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网球界的雷人雷语让人深思
网球领域真正可能引发未来变革的，往往不是那些“标准答案”，而是一些非常叛逆、甚至看起来很荒谬的观点。
MPR-Net | 从类目标候选中学习：红外小目标检测运动原型推理网络
论文题目：《Learning from Target-Like Candidates: Motion Prototype Reasoning for Moving Infrared Small Target Detection》作者：Bolin Wan, Mao Ye, Yuch
4D-WAM：仿真到真机零额外推理开销的机器人动作模型训练策略
4D-WAM 团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAI当机器人把书放进抽屉，它看到的是一串二维图像，然而真正需要完成的，却是一段发生在三维空间并持续随时间演化的动作。
大动作加速多线索分类学习
省流罗森达尔和同事让 160 名参与者在虚拟现实里学分类，一半人挥动光剑，一半人按压按钮。需要整合多条线索的类别，挥臂组学得更快；规则类类别两组没有差别。分类学习一直被当成纯脑力活分类是日常决策的基础，路面结冰还是湿滑、水果熟没熟，都需要判断。
TBME|中科院自动化所用肌肉协同训练具身模型能耗最高降低14.9%！
TBME | 中科院自动化所用肌肉协同训练具身模型 能耗最高降低14.9%！###当强化学习遇上神经运动科学，一场关于“如何让具身智能像人一样高效、自然地运动”的技术突破正在发生。
平均成功率91%！苹果研究团队披露机器人“大脑”进展：调用千问模型在宇树G1上验证
苹果研究团队披露机器人“大脑”研究进展。当地时间11月4日，苹果研究团队在预印本平台arXiv提交论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，披露了人形机器人自主控制系统HALO。
互联网视频喂不饱机器人，动作捕捉来补课
过去几年，行业里流行一个直觉：数据越多，模型越强。这条直觉放到人形机器人身上却碰了壁——互联网上有近乎无限的视频，但机器人学习需要的高精度全身动作、人与物体交互的完整过程，视频里恰恰给不了。数据很多，能用的很少，这是具身智能眼下最尴尬的处境之一。