On the Stepwise Nature of Self-Supervised Learning
图 1：自监督学习中的逐步行为。在训练常见的 SSL 算法时，我们发现损失以逐步方式下降（左上），而学习到的嵌入则以迭代方式增加维度（左下）。嵌入的直接可视化（右图；显示了前三个 PCA 方向）证实了嵌入最初会折叠到一个点，然后扩展到 1D 流形、2D 流形，并随着损失的步骤而扩展。人们普遍认为，深度学习的惊人成功部分归功于它能够发现和提取复杂数据的有用表示。自监督学习 (SSL) 已成为一种领先的框架，用于直接从未标记数据中学习图像的这些表示，类似于 LLM 直接从网络抓取的文本中学习语言的表示。然而，尽管 SSL 在 CLIP 和 MidJourney 等最先进的模型中发挥着关键作用，但诸
Мягкая роботизированная рука использует датчики и ИИ для предотвращения выскальзывания предмета
许多机械臂擅长抓取物体，但调整可能滑动的物体可能具有挑战性。伦敦大学学院的托马斯·图鲁特尔（Thomas Thurutel）和他的同事创造了一种简单的软机器人手，仅通过手腕运动就可以防止物体滑动。
Сингапурские исследователи разработали реконфигурируемый мягкий захват
新加坡科技设计大学 (SUTD) 的研究人员开发了一种新型机器人抓手，具有可重新配置的工作空间 (RWS)，可以铲起、收集和抓取各种消费品。
Reward Isn't Free: Supervising Robot Learning with Language and Video from the Web
这项工作是 SAIL 和 CRFM 的一部分。近年来，深度学习提高了机器人在抓取 1 和运动 2 等一系列问题上的能力。然而，打造能够在新环境中执行从烹饪到清洁等一系列交互式任务的典型家用机器人仍然难以实现。虽然仍存在许多硬件和软件挑战，但一个必要的组件是机器人能够以零次或几次机会的方式将其先前的知识推广到新环境、任务和对象。例如，负责摆放餐桌的家用机器人无法承受为它可能需要与之互动的每个新盘子、餐具或餐厅进行长时间的重新训练。在我们的机器人中实现这种推广的一种自然方法是使用包含各种不同环境、任务和对象的丰富数据源对它们进行训练。事实上，这种大规模、多样化数据集与可扩展离线学习算法（例如自我监
Reward Isn't Free: Supervising Robot Learning with Language and Video from the Web
这项工作是 SAIL 和 CRFM 的一部分。近年来，深度学习提高了机器人在抓取 1 和运动 2 等一系列问题上的能力。然而，打造能够在新环境中执行从烹饪到清洁等一系列交互式任务的典型家用机器人仍然难以实现。虽然仍存在许多硬件和软件挑战，但一个必要的组件是机器人能够以零次或几次机会的方式将其先前的知识推广到新环境、任务和对象。例如，负责摆放餐桌的家用机器人无法承受为它可能需要与之互动的每个新盘子、餐具或餐厅进行长时间的重新训练。在我们的机器人中实现这种推广的一种自然方法是使用包含各种不同环境、任务和对象的丰富数据源对它们进行训练。事实上，这种大规模、多样化数据集与可扩展离线学习算法（例如自我监
Инженеры NUS разработали гибридный роботизированный захват
受人手自然灵巧性的启发，新加坡国立大学 (NUS) 的工程师团队创建了一种可重新配置的混合机器人系统，能够抓取从小而易碎到大而重的物体。该技术预计将在一系列领域产生影响，包括粮食收获、垂直农业和仓库中消费品的包装，这将在未来几年逐步实现更多操作的自动化。
Робототехники из Беркли ускорят работу роботов на товарных складах
机器人最适合的工作之一是仓库中典型的乏味、重复的“拾取和放置”任务，但人类在这方面仍然做得更好。加州大学伯克利分校的研究人员正在开发一种机器学习解决方案，该解决方案将使机器人能够在几毫秒内计算出抓取物体的动作。
Vicksburg District sees near-record catfish caught at Arkabutla Lake
密西西比州维克斯堡 – 7 月 19 日，美国陆军工程兵团 (USACE) 维克斯堡地区的游客和工作人员收到了一个惊喜，当时抓鲶鱼导游服务在 Arkabutla 湖捕获了接近记录的标本。导游服务，Southern Boyz Grabbling ，利用湖泊的自然结构和加重的木箱，徒手捕获了重达81.2磅的雌性鲶鱼。这条鲶鱼长 54.5 英寸，周长 36.5 英寸，仅比目前的州纪录低 8.3 磅。渔民道尔顿·斯科特 (Dalton Scott)、乔什·贝内特 (Josh Bennett) 和雅各布·贝内特 (Jacob Bennett) 正在指导一位客户进行她的第一次抓取体验。斯科特在检查盒子时发
Types of Robots and Their Uses…
机器人工程师正在设计下一代机器人；这些机器人看起来更像人类，行为和感觉也像人类。这将使我们更容易适应冰冷的机器。这些机器人将在环境中做出自然反应，因为它们有真实的头发和皮肤。拥有机器人有很多好处，其中之一就是它们的灵活性；这有助于它们执行各种应用和任务。机器人比人类工人更一致、更精确。它们工作速度很快，有助于提高利润率，也能提高产量。有很多事情对人类来说是危险的；我们选择机器人来做这些类型的工作和行动。机器人可以进入危险区域，比如任何有炸弹的建筑物。它们在工厂里被用来制造不同的东西，比如汽车、电子产品和糖果棒。有很多危险的工作，人类会失去腿和胳膊。机器人也有一些重要的部件；传感器、控制器、运动
Новая роботизированная рука использует принцип оригами (+видео)
近年来开发的许多机器人的手臂仍然无法成功抓取周围的任何物体。一些机械臂是由类似于人类皮肤的材料制成的。
Выбор захватов помогает роботу с двумя рукавами быстрее собирать предметы (+видео)
机器人通用夹具 Dex-Net 的开发已经持续了好几年。近日，加州大学伯克利分校的科学家推出了最新版本的Dex-Net 4.0。这个最新版本的主要创新在于，机器人现在能够以每小时 300 个物体的速度成功抓取 95% 以前未见过的物体。
Роботы научатся эффективнее держать предметы с помощью «злого альтер-эго»
教机器人抓取物体是一项漫长而无聊的任务，这就是为什么科学家们试图将它们转移到使用人工智能的独立机器学习上。这种训练的主要问题在于抓取物体的方法成功的标准——机器人认为，如果物体能够被举起而不是掉落，那么这次抓取就可以被认为是成功的。
Роботы получают новые датчики осязания (+видео)
大多数机器人抓取物体并感受抓取表面的能力是通过机械化手段实现的，这种手段可能过于庞大和僵化。康奈尔大学发明了一种方法，可以让软机器人在内部感知周围的一切，就像人类一样。
Надувная конструкция позволит роботам манипулировать хрупкими объектами (+ видео)
与《英雄之城》中的角色大白类似，迪士尼研究院的软体机器人使用气袋来缓冲碰撞，并提供抓取精致物体所需的压力反馈。
Новая методика позволит сделать роботов более ловкими (+видео)
大多数工业机器人看起来都相当笨拙。它们配备有大爪子或抓手，旨在执行简单的操作，例如抓取物体并将其放置在装配线上。具有可调节夹持力的更复杂的运动仍然超出了许多工业机器人的能力范围。
Микро-щупальца могут захватывать мелкие объекты без ущерба для них
如果您使用传统的镊子来抓取和握住一个小而精致的物体，例如血管，这个过程可能会非常繁琐，并且过度的压力很容易损坏所握住的物体。为了解决类似的问题，爱荷华州立大学的科学家开发了微型卷曲触手。它们甚至能够抓住一只蚂蚁而不损坏它。
Приводы с регулируемой жесткостью для роботов (+ видео)
在机器人技术中使用软驱动器有望带来显着的好处，因为它们价格便宜（由塑料或聚合物和空气制成），具有弹性，并且对于与此类机器人交互的人来说相对安全，并且可以适应抓取各种物体的物体。但根据定义，软设计并不适合需要刚性的地方。是这样吗？
Новая «электронная кожа» для протезирования и роботов
触摸皮肤可能很微妙，但是当例如有东西在我们手中滑动时，这种感觉会很快传递。这样，我们就有时间去抓取这个物体。科学家们首次报道了一种与我们的皮肤非常相似的“电子皮肤”的开发，它不仅可以检测压力，还可以检测压力的方向。
