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WorldArena 论文精读WorldArena 将 embodied world model 的视频感知质量、下游任务功能和人类判断放进同一套评测，并用 EWMScore 量化感知—功能鸿沟。
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UMI-Bench 1.0 论文精读：把 UMI 数据到真实机器人评测串成一条可审计流水线精读 UMI-Bench 1.0：面向 UMI-style 策略的真实机器人基准，覆盖 10 个桌面任务、约 2 万条示教与可解释的 Seen/Unseen 评测。
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Universal Manipulation Interface 论文精读：让机器人从野外人类示教中学习精读 UMI：用手持夹爪、鱼眼相机、隐式双目、视觉惯性 SLAM、延迟匹配与相对轨迹，把任意环境中的人类操作示教迁移到多种机器人。
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TouchAnything 论文精读：从第一视角视频估计双手触觉精读 TouchAnything：EgoTouch 用多视角视频、双手姿态和压力手套构建触觉监督，TouchAnything 以 cross-view attention 与 view dropout 预测双手压力图。
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SONIC 论文精读：自然人形机器人全身控制的规模化动作跟踪精读 SONIC：以大规模物理动作跟踪为 humanoid foundation task，用多编码器与 FSQ universal token 统一遥操作、规划和 VLA 全身控制。
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SIMPLER 论文精读：用仿真可靠评测真实机器人操作策略精读 SIMPLER：通过系统辨识、视觉匹配和变体聚合，把真实数据训练的机器人策略放进仿真，并用 MMRV 与 Pearson 评估其与真实表现的相关性。
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SIM1 论文精读：让变形物理模拟成为零样本数据扩展器精读 SIM1：通过真实场景数字化、变形稳定求解器和扩散轨迹生成，把少量衣物示教扩展为可直接迁移到真实机器人的合成监督。
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RoboTwin 2.0 论文精读：用可规模化仿真数据提升双臂操作鲁棒性精读 RoboTwin 2.0：MLLM 闭环代码生成、RoboTwin-OD、五轴域随机化与 embodiment-aware grasping 如何共同缩小双臂操作的 sim-to-real gap。
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RoboDojo 论文精读：统一仿真与真实世界的通用机器人操作评测基准精读 RoboDojo：用 42 个仿真任务、18 个真实任务和统一策略接口，系统诊断通用机器人操作策略的泛化、记忆、精度与部署可靠性。
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RoboChallenge 论文精读：用远端机器人做大规模 VLA 真实评测精读 RoboChallenge：以远端机器人、视觉任务复现和 Table30，探索可扩展、可复现的真实机器人 VLA 评测。
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RoboCasa 论文精读：把日常机器人训练数据扩展到十万条轨迹精读 RoboCasa：用可交互厨房、LLM 任务设计与 MimicGen 轨迹扩增构建大规模仿真数据，并验证模拟数据的规模效应和真实迁移价值。
24 min read - 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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