Dex-X: Learning Visual-Tactile Dexterous Manipulation From Human Videos with Simulated Interaction
研究通过DEX-X框架，利用模拟互动从人类视频中学习视觉-触觉灵巧操作策略，解决了缺乏触觉信息的问题。
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Learning In-Hand Object Reaching to General 6D Poses
研究通过POISE框架，使用强化学习方法解决多指灵巧手在不释放物体的情况下，实现物体六自由度位姿调整的问题。
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R2S-Eval: Robot Evaluation with Real-to-Sim Calibration via Vision-Language Models
本文提出R2S-Eval，通过真实到模拟校准和视觉-语言模型评估机器人策略，解决了传统评估方法耗时、不稳定且信息量不足的问题。
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