本文提出了一种轨迹级别 SE (3) 等变的扩散策略（ET-SEED），通过将等变表示学习和扩散策略结合，使机器人能够在极少的示范数据下高效学习复杂操作技能，并能够泛化到不同物体姿态和环境中。
对 LLM 来说，Pre-training 的时代已经基本结束了。视频模型的 Scaling Law，瓶颈还很早。具身智能：完全具备人类泛化能力的机器人，在我们这代可能无法实现
Sakana AI发布了Transformer²新方法，通过奇异值微调和权重自适应策略，提高了LLM的泛化和自适应能力。新方法在文本任务上优于LoRA；即便是从未见过的任务，比如MATH、HumanEval和ARC-Challenge等，性能也都取得了提升。
今天，银河通用机器人发布了端到端具身抓取基础大模型「GraspVLA」，全球第一个预训练完全基于仿真合成大数据的具身大模型，展现出了比OpenVLA、π0、RT-2、RDT等模型更全面强大的泛化性和真实场景实用潜力。
多模态理解与生成一体化模型，致力于将视觉理解与生成能力融入同一框架，不仅推动了任务协同与泛化能力的突破，更重要的是，它代表着对类人智能（AGI）的一种深层探索。
在机器人空间泛化领域，原来也有一套Scaling Law！ 来自清华和新加坡国立大学的团队，发现了空间智能的泛化性规律。 在此基础上，他们提出了一套新颖的算法框架——ManiBox，让机器人能够在真实世界中应对多样化的物体位置和复杂的场景布置。
近年来，视觉-语言-动作模型（Vision-Language-Action, VLA）在诸多机器人任务上取得了显著的进展，但它们仍面临一些关键问题，例如由于仅依赖从成功的执行轨迹中进行行为克隆，导致对新任务的泛化能力较差。
在当今迅速发展的人工智能时代，大语言模型（LLMs）在各种应用中发挥着至关重要的作用。然而，随着其应用的广泛化，模型的安全性问题也引起了广泛关注。
近期，新加坡国立大学计算机学院的邵林团队提出了 D(R,O) Grasp：一种面向跨智能体灵巧抓取的机器人与物体交互统一表示。该方法通过创新性地建模机器人手与物体在抓取姿态下的交互关系，成功实现了对多种机器人手型与物体几何形状的高度泛化能力，为灵巧抓取技术的未来开辟了全新的方向。
为了构建鲁棒的 3D 机器人操纵大模型，Lift3D 系统性地增强 2D 大规模预训练模型的隐式和显式 3D 机器人表示，并对点云数据直接编码进行 3D 模仿学习。Lift3D 在多个仿真环境和真实场景中实现了 SOTA 的操纵效果，并验证了该方法的泛化性和可扩展性。
