
Teach and Grow:面向通用机器人学习的智能体中心架构
基于 AI Agent 的通用机器人分层操作架构,在基座大模型权重完全冻结下将少样本示教转化为可复用技能块,结合物理状态断言实现闭环自愈。
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基于 AI Agent 的通用机器人分层操作架构,在基座大模型权重完全冻结下将少样本示教转化为可复用技能块,结合物理状态断言实现闭环自愈。
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面向嵌入式系统提出体素化三维高斯稠密视觉 SLAM,结合冗余自适应剔除与属性量化压缩实现高精度建图与实时相机跟踪。
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提出自监督多模态迭代去噪框架,仅依赖含噪观测学习退化阶段估计与残差逆转,无需干净真值实现多模态与科学数据高保真恢复。
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业内首创将主流视觉-语言-动作(VLA)模型拓展为视觉-声音-语言-动作(VSLA)统一具身大模型,结合因果音频记忆与流匹配生成高保真轨迹。
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4D 多视角生成式具身世界模型:在严格保持机械臂动作与轨迹几何一致的前提下实现高质量场景编辑,赋能下游端到端 VLA 策略训练。
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提出由粗到细的鲁棒多模型拟合框架 LNR,通过学习最小集置信度初筛与局部邻域特征细化,突破多结构混叠下的组合爆炸瓶颈。
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