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Open X-Embodiment 论文精读：用跨机器人数据训练 RT-X 通用策略精读 Open X-Embodiment：统一 22 种机器人、60 个数据集与 RLDS 格式，并分析 RT-1-X/RT-2-X 如何从跨具身数据中获得正迁移。
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Open-H-Embodiment 论文精读：让医疗机器人也拥有可扩展的基础模型数据精读 Open-H-Embodiment：780 小时、20 种医疗机器人平台的数据基础设施，以及 GR00T-H 和 Cosmos-H-Surgical-Simulator 的跨具身验证。
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Open-AoE 论文精读：把智能手机第一视角视频变成具身学习基础设施精读 Open-AoE：2,000 小时智能手机第一视角操作数据，如何通过手部、相机和动作标注连接 VLA、WAM、世界模型与跨具身机器人控制。
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OmniUMI 论文精读：让机器人从人类对接触的感觉中学习OmniUMI 把 RGB、深度、轨迹、触觉、抓取力和外部力矩放进同一个手持 UMI，并用双边反馈与阻抗控制学习接触丰富的操作。
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MimicGen 论文精读：用少量人类示教规模化生成机器人数据精读 MimicGen：将人类示教拆成物体中心片段，通过位姿变换、插值和成功筛选生成跨场景、物体与机械臂的大规模模仿学习数据。
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LIBERO-Plus 论文精读：VLA 鲁棒性的系统性体检精读 LIBERO-Plus：在 7 类扰动、10,030 个任务上拆解 VLA 的脆弱性，解释位置偏置、语言忽略与组合泛化缺口。
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LIBERO 论文精读：终身机器人学习知识迁移基准精读 LIBERO：用可程序化生成的 130 个语言条件机器人任务，系统评估终身学习中的知识迁移、策略架构、任务顺序与预训练。
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InternData-A1 论文精读：合成数据能否预训练通用机器人策略？精读 InternData-A1：用可组合、高保真、跨 embodiment 的合成操控数据预训练 π₀，验证其能在仿真和真实机器人任务中匹敌闭源 π-dataset。
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HiFi-UMI 论文精读：仅用高保真 UMI 数据学习可部署操作策略精读 HiFi-UMI：用 3 mm 轨迹精度、40 μs 硬件同步和六视角采集，把机器人无关示教推进到零机器人后训练与真实机器人部署。
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FastUMI 论文精读：可扩展、硬件无关的通用操作接口精读 FastUMI：用解耦硬件、T265 跟踪和数据处理生态降低真实机器人示教门槛，并验证 ACT、Diffusion Policy 与 1 万条轨迹数据。
19 min read - EgoVerse：面向机器人学习的全球第一视角人类数据集论文精读
精读 EgoVerse：用可持续增长的第一视角人类数据、统一数据基础设施和跨 embodiment 共训，系统研究人类经验如何迁移到机器人操作。
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EgoSteer 论文精读：从第一视角视频到可操控灵巧操作精读 EgoSteer：EgoSmith 数据流水线、统一机器人栈与世界模型增强 VLA 如何共同实现 40+ 任务的可操控双手灵巧操作。
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EgoScale 论文精读：用 2 万小时人类视频扩展灵巧操作精读 NVIDIA EgoScale：把大规模第一视角人类视频、动作缩放律与人机对齐 mid-training 组合起来，迁移到 22-DoF 灵巧手。
20 min read - EgoLive 论文精读：面向真实人类任务的大规模第一视角数据集
精读 EgoLive：用双目头戴设备和自动化多模态标注，把 1,680 小时真实服务场景转化为可用于机器人学习的第一视角数据。
21 min read - EgoInfinity 论文精读：把任意视角网络视频编译成可执行机器人动作
精读 EgoInfinity：以共享度量 3D、交互状态修正和 SE(3) 等变根坐标估计，将网络人类视频转化为跨机器人可 retarget 的 4D 手—物交互数据。
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