据 TechCrunch 报道，Raspberry 筹集了 2400 万美元的 A 轮融资，由 Andreessen Horowitz 主导，现有投资者 Greycroft、Correlation Ventures 和 MVP Ventures 参与。
近期，新加坡国立大学计算机学院的邵林团队提出了 D(R,O) Grasp：一种面向跨智能体灵巧抓取的机器人与物体交互统一表示。该方法通过创新性地建模机器人手与物体在抓取姿态下的交互关系，成功实现了对多种机器人手型与物体几何形状的高度泛化能力，为灵巧抓取技术的未来开辟了全新的方向。
Moonvalley 是一家位于洛杉矶 AI 生成视频公司，在 Discord 上拥有超过 10 万名用户，discord 提供了一个互动平台，用户可以分享经验、反馈和创作。
如何让机器人拥有人一样的协调行动能力是具身智能不可避免的挑战，而李飞飞团队在CoRL-LEAP研讨会获得最佳论文奖的ReKep对于这一挑战交出了一张亮眼的答卷。
自我纠错（Self Correction）能力，传统上被视为人类特有的特征，正越来越多地在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLMs）中得到广泛应用，最近爆火的OpenAI o1模型[1]和Reflection 70B模型[2]都采取了自我纠正的方法。
今年的机器人顶会 CoRL 杰出论文，竟然帮自动驾驶车稳稳地完成了漂移。
第8届CoRL于2024年11月6日至9日在德国慕尼黑举行，展示了机器人学习领域的前沿研究和发展，尤其是在自主系统、机器人控制和多模态人工智能领域。
中国人民大学高瓴人工智能学院 GeWu 实验室、朝闻道机器人和 TeleAI 最近的合作研究揭示并指出了 “模态时变性”（Modality Temporality）现象，通过捕捉并刻画各个模态质量随物体操纵过程的变化，提升不同信息在具身多模态交互的感知质量，可显著改善精细物体操纵的表现。论文已被 CoRL2024 接收并选为 Oral Presentation。
OpenAI 的快速增长继续提升供应商和其他商业伙伴的前景，他们的销售也在迅速增长。
VQAScore是一个利用视觉问答模型来评估由文本提示生成的图像质量的新方法；GenAI-Bench是一个包含复杂文本提示的基准测试集，用于挑战和提升现有的图像生成模型。两个工具可以帮助研究人员自动评估AI模型的性能，还能通过选择最佳候选图像来实际改善生成的图像。
