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来自北京，全中国籍学者团队首次获得CoRL最高奖

机器人操作任务常需与环境进行接触交互，需同时控制位置和接触力。现有视觉-运动策略多只关注位置或力的控制，忽略了二者的协同。通研院提出首个统一的力位混合控制算法，能够在无需力传感器的条件下，同时学习位置与力的控制。该研究通过强化学习，训练策略从机器人历史状态中估

CoRL 2025 投稿量子位 | 公众号 QbitAI手把手教机器人，直接就能让它学到真本事！不管是采茶沏茶做早餐，这些精细活儿都「手」到擒来。还是灵巧手的那种。来自斯坦福大学、哥伦比亚大学、摩根大通AI研究院、卡耐基梅隆大学、英伟达提出了一种数据采集与策略

相比之下，LLMs成功的关键前提是，其训练数据基于整个互联网——几乎取之不尽、用之不竭。人类数千年的知识、文化、对话，都以文本和图片的形式沉淀在网络上，为模型提供了丰富的养料。

想象一下，如果机器人也能像我们一样，通过刷视频就能学习各种操作技能——比如从抖音上的叠衣服技巧学会整理衣物，从B站的收纳教程学会归置物品——那会是什么样子？