Cycle WAM：用循环一致性耦合动作与视频建模
机器人领域的新框架 Cycle WAM，让视频和动作双向对齐，LIBERO-Pro 上拿了同类最好成绩，还能改进 DreamZero。
#LIBERO-Pro
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信息流里打上「LIBERO-Pro」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。
11月4日
10月17日
NVIDIA 开源 ASPIRE 机器人学习框架
NVIDIA 把 ASPIRE 开源了，能驱动真实机器人操作还能持续学新技能，LIBERO-Pro 跑到 99%，搞具身智能的可以直接看代码复现。
10月16日
CoDA：数据引擎与动作策略协同进化的机器人训练框架
机器人训练效率有新思路：CoDA 让仿真环境和策略一起进化，LIBERO-Pro 上指令扰动成功率从 1% 拉到 76%，做具身智能的可以看看这篇论文。
10月14日
ChunkAct：动作分块让机器人智能体 LLM 调用减少 2.9 倍
让机器人智能体一次 LLM 调用跑完一串动作，LIBERO-Pro 上成功率还高 5 个点，省算力。
10月8日
EmbodiedRSI：假设图驱动的自进化机器人学习框架
这个框架让机器人自己决定该做哪个物理实验，边试边改自己的代码和技能，真实机器人上也能零样本迁移，效果比基线高了快一倍。
10月1日
DynaHarness：机器人动态物理约束系统
清华团队发布DynaHarness，让机器人通过物理约束实现自我进化，成功率提升4倍。
9月29日
Knowin 发布 GLOW 框架，家庭机器人可从单次演示学会任务
具身智能公司 Knowin 开源了 GLOW 框架，机器人看一遍演示就能学任务，还给出了 LIBERO-Pro 86.7% 的成绩。
9月25日
RAPID：从单次人类演示自动生成并验证机器人程序
论文教会编程智能体看一遍人类演示就能自己写机器人代码，还能在真 Franka 机械臂上跑通 8 个操作任务，做机器人方向的朋友可以看看。