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Un nouveau modèle VLA combine vision et toucher pour améliorer la manipulation robotique fine dans des scènes riches en contacts physiques.
Danijar Hafner mise sur les world models et le reinforcement learning pour permettre à des robots humanoïdes de s'adapter à des environnements inconnus.
Une étude montre comment des objets distracteurs perturbent la sélection de cibles dans les politiques robotiques d'imitation, et propose des correctifs concrets.
Une simple reformulation de la consigne peut inverser le verdict succès/échec d'un modèle de récompense VLM pour une trajectoire robotique identique.
Un site relaie l'existence d'un modèle « GPT-6 Astra » piloté vers des bras robotiques, sans confirmation officielle d'OpenAI.
Une startup issue du programme YC S26 dévoile une plateforme d'infrastructure destinée aux agents IA opérant dans des environnements physiques réels.
Un essai détaille les obstacles structurels qui freinent les progrès de l'IA appliquée à la robotique, loin de la facilité apparente des LLM.
Un nouveau modèle robotique prédit les forces de contact générées par ses actions pour atteindre une précision sub-millimétrique en assemblage.
Un nouveau système, Kuafu, synthétise automatiquement des programmes sémantiques pour entraîner des politiques robotiques sans démonstrations ni récompenses manuelles.
Une chirurgie du crâne guidée en temps réel par l'IA a permis l'exérèse d'une tumeur.
Un nouveau robot mobile abordable et modulaire pour la recherche et le hacking.
Une méthode de post-training transforme des VLMs standards en raisonneurs robotiques capables de guider des politiques de manipulation complexes.
Un billet technique NVIDIA explique comment doter des robots hétérogènes d'une navigation autonome grâce à des agents IA et à la simulation.
La Chine mise sur l'IA incarnée : la ville de Shanghai accueille un événement grand public dédié aux robots, reflet d'une stratégie industrielle nationale.
Un nouveau framework découpe la génération d'actions en étapes séquentielles pour permettre aux robots humanoïdes de coordonner locomotion et manipulation.
Un cadre qui combine agent LLM et modèles VLA pour décomposer les tâches robotiques complexes et éviter la propagation d'erreurs entre étapes.
Un cadre issu de l'active inference unifie recherche d'information et recherche de récompense pour guider des robots explorateurs sous contrainte de budget.
Un nouveau benchmark et une métrique préférentielle révèlent les failles de contact et de stabilité que les mesures cinématiques classiques ignorent.
Hugging Face s'associe à Amazon pour intégrer Strands Agents et LeRobot dans un flux unifié de collecte et d'entraînement.
NVIDIA met à jour JetPack pour ses modules Jetson avec de nouveaux outils de traitement vidéo orientés agents et un support d'émulation matérielle.