LeVERB打通感知與運動 人形機械人零樣本部署
加州大學伯克利分校、卡內基梅隆大學等團隊提出LeVERB框架,讓人形機械人零樣本完成語言指令下的全身動作,首次打通感知與運動的斷層。
現有困境
傳統人形機械人要麼「能看懂指令卻動不了」,缺乏全身控制能力;要麼只能機械執行預設動作庫,讀不懂環境,兩類能力長期處於割裂狀態。


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