<说点大家不想说的行业真相>
2025 robot research explosion
L'architecture et l'entraînement, vieux défis relevés
Collecte de données, qualité des données, pipelines opérationnels
Avec RL, taux de succès en direct de Figure/Dyna/PI >99%
Cadre d'auto-amélioration et d'auto-récupération mature
VLA fine-tuning insuffisant, conserver la polyvalence → fusion de compétences spécialisées
Découpage des actions, marquage FAST
Les actions des robots ne plus laguer, vitesse proche de celle humaine
Fusion multimodale : vision/parole/toucher
Compensation sensorielle, grande amélioration des tâches tactiles
Renf
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