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关键词: AI,模型训练,邵林,具身智能

机器人对可形变物体的操作（Deformable Object Manipulation, DOM），是衡量通用机器人智能水平的关键指标之一。与刚体操作不同，衣物、绳索、食物等物体的形态不固定，其状态空间维度极高，且物理交互过程呈现出复杂的非线性动力学特性，为感知、规划和控制带来了巨大挑战。

关键词: AI,VLA-OS,模型训练,具身智能

为什么机器人能听懂指令却做不对动作？语言大模型指挥机器人，真的是最优解吗？端到端的范式到底是不是通向 AGI 的唯一道路？这些问题背后，藏着机器智能的未来密码。

关键词: AI,模型训练,Manual2Skill,人工智能

视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs），为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。

关键词: AI,机器人规划模型,FLIP,邵林

人类具有通用的、解决长时序复杂任务的规划能力，这在我们处理生活中的复杂操作任务时很有用。

关键词: AI, D(R,O) Grasp,具身智能,AI机器人

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。