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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。
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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。
22 min read - EBench 论文精读：通用移动操作能力诊断
精读 EBench：用 26 个跨移动、长时程与灵巧精密操作的任务，把通用操作策略的单一成功率拆成五维能力画像和四类泛化诊断。
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DreamControl-v2 论文精读：让人形机器人在自身空间里“做梦”精读 DreamControl-v2：把异构人体动作预先重定向到 Unitree-G1 空间，用可控扩散先生成参考轨迹，再以物理 RL 学习可自主执行的全身技能。
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DexUMI 论文精读：用人手作为通用灵巧操作接口精读 DexUMI：通过可穿戴外骨骼与视觉适配，把人类灵巧手示教迁移到 Inspire Hand 和 XHand。
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BeyondMimic 论文精读：从动作跟踪到可组合的人形机器人控制精读 BeyondMimic：用统一强化学习动作跟踪获得敏捷、自然的人形技能，再以状态–动作潜空间扩散和分类器引导实现零样本任务组合。
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