AIRoA-0：机器人不看机器人数据

AIRoA-0只学手持夹爪示范，不采集机器人数据，试图把双臂机器人的“教材”做得更便宜、更易扩展。

深度专题 FEATURES — 3

PAPER HF 54

DreamX把视频里的“动作”压成通用编码，让人类示范有机会跨外观、跨本体教机器人。

PAPER H 10 · 2 信源

两项研究把FP4推进RL后训练全程：既要修复生成误差，也要让训练与推理真正对齐。

PAPER H 42

给弱模型一点解题线索，便能更早看清大模型训练是否值得下注。

速览 BRIEFS — 8

PAPER

把旧画面分层压缩：先记影响未来的动作，再收纳静态细节。

H 20

PAPER

Cycle WAM让机器人用画面与动作互相“对答案”，以闭环训练强化一致性。

PAPER

两项工作挤掉循环 Transformer 的重复缓存，LoopVQ 将平均存储压至每元素 0.5 比特。

H 40 · HF 9 · 2 信源

PAPER

20B视频模型在64GB Mac mini上跑通，代价是15秒视频等约80分钟。

PAPER

让草稿模型在关键处故意唱反调，反而能改善长程智能体的探索与决策。

H 15 · HF 8

PAPER

Halley在通信洪峰和光器件故障前调度网络，减少训练集群空等

H 35 · HF 38

PAPER

VLA 的安全解释可以一字不变，机械动作却已偏离，语言审查因此可能漏报风险。

H 92

PAPER

长任务越往后生成越贵；频繁压缩历史，可能比一味扩大上下文更省。

H 6 · HF 9