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弥合“想”与“做”的鸿沟:UC伯克利LeVERB框架赋能人形机器人自主决策
UC伯克利与卡内基梅隆大学的团队推出了LeVERB框架,首次成功连接了人形机器人的视觉感知与物理运动,使其能根据语言指令和环境变化,零样本地完成复杂的全身动作。该框架通过分层系统和创新的仿真基准,显著提升了宇树G1机器人的任务成功率,为具身智能的自主决策能力带来了突破性进展,并有望推动未来机器人应用。
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