Talking robots learn to manage human interruptions
约翰·霍普金斯计算机科学家设计了一个中断处理系统，以促进与社交机器人进行更自然的对话
Intro robotics students build AI-powered robot dogs from scratch
在CS 123中，学生将人工智能和工程基础汇集在一起，以设计和升级“ Pupper”，这是一个步行四倍的机器人。
Greensboro School Is First Public Gaming and Robotics School in the Country
历史悠久的福斯特小学在今年的比赛开始了。学校和地区领袖，父母和社区成员渴望进入2025年2月3日的剪彩仪式的格林斯伯勒最新小学之一，以见证学校历史上的创新进展。他们受到学生的欢迎[…]
NVIDIA Advances Robot Learning and Humanoid Development With New AI and Simulation Tools
机器人开发人员可以使用 NVIDIA 本周在德国慕尼黑举行的机器人学习大会 (CoRL) 上展示的新 AI 和模拟工具和工作流程，大大加快他们在包括人形机器人在内的 AI 机器人上的开发工作。该阵容包括 NVIDIA Isaac Lab 机器人学习框架的普遍可用性；六个新的人形机器人学习工作流程阅读文章
AI Helps These Mini Humanoid Robots Learn to Play Soccer
DeepMind 的迷你人形机器人正在通过它们自学的足球技能重塑机器人的未来，让人们一窥人工智能和机器人的潜力。了解这些机器人如何为机器人自动化的新时代铺平道路。程序员是如何实现如此惊人的壮举的？
Gemini, что происходит? Чат-бот научился комментировать видео в реальном времени
Google 的更新模型将超越文本和图像。如果事实证明这是真的就好了……
Shape-shifting ‘slime’ robots learn to reach, kick, dig, and catch
1991 年，变形机器人的概念被引入世界，当时 T-1000 出现在邪典电影《终结者 2：审判日》中。从那时起（如果不是更早的话），许多科学家就梦想着创造一个能够改变形状来执行各种任务的机器人。继续阅读类别：机器人、技术标签：软机器人、机器学习、变形、麻省理工学院
Empowering the Next Generation: STEM Scholarships for Robotics Students
作者：Devin Partida 奖学金推动了 STEM 教育，特别是在机器人领域。这些经济援助为有抱负的创新者打开了大门，使他们能够摆脱经济压力，追求自己的梦想。教育工作者是这项事业的先锋，是无价的导师和向导。他们的洞察力和鼓励帮助学生顺利申请奖学金，并影响他们的成功。他们的作用不仅限于教学——他们激励下一代机器人专业人士，塑造技术和创新的未来。
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
Isaac Gym: High Performance GPU-Based Physics Simulation For Robot Learning
Isaac Gym 提供了一个高性能学习平台，可直接在 GPU 上训练各种机器人任务的策略。物理模拟和神经网络策略训练都驻留在 GPU 上，并通过直接将数据从物理缓冲区传递到 PyTorch 张量进行通信，而无需经历任何 CPU 瓶颈。这使得在单个 GPU 上进行复杂机器人任务的训练时间极快，与使用基于 CPU 的模拟器和 GPU 进行神经网络的传统 RL 训练相比，速度提高了 2-3 个数量级。
Sphero's Global Challenge! Offers Student Robotics Learning Opportunities
来自我的收件箱...我一直是明智的学习挑战类活动的粉丝，因为它们是与学生机器人相关的学习环境。Sphero littleBits 博客活动教育工作者它是一只鸟！这是一架飞机！这是 Sphero 全球挑战赛的第二季！没错；在我们的机器人和 STEAM 竞赛 2020/21 赛季成功举办后，我们迫不及待地宣布第二季及其主题：我们之中的英雄。今年的比赛将包括五项独特的活动，旨在挑战所有年龄段的学生更深入地掌握计算思维、工程和编程技能——同时享受乐趣！立即注册
Алгоритмы Google позволили роботу самостоятельно научиться ходить
谷歌机器人公司的研究人员能够修改算法，让四足机器人在几个小时内独立学会来回行走和转弯。团队改变了现有的系统——首先，开发人员删除了环境建模机制。
Робот Atlas научился эффективнее передвигаться благодаря новому алгоритму (+видео)
波士顿动力团队近年来对Atlas机器人进行了重大改进，但它在行走时仍然经常摔倒，尤其是在不平坦的表面上。为此，人类与机器思维研究所 (IHMC) 创建了一个系统，使机器人能够更有效地规划其运动。
Робот Atlas учится ходить как человек (+видео)
人形机器人有一种非常奇特的步态。膝盖弯曲，躯干尽可能保持不动。甚至Atlas机器人的所有者波士顿动力公司也采用这种蹲伏的运动原理，因为不断弯曲的腿有助于避免跌倒。
Робот Autodesk учится собирать Лего с помощью машинного обучения (+видео)
来自旧金山 Autodesk AI 实验室的一组研究人员开发了 Project Brickbot，这是一种机器人系统，可以学习分析和适应周围条件，以便正确执行分配给它的任务。
