图 1 你要用 GPT-6 Astra 毁了我们整个行业吗。[1] 本周我尝试完成了一个名叫 MiracleAug [2] 的项目，用 GPT-6 Astra + Blender 代替过去我们具身数据增强管线中的几乎所有环节。 周一下班后，由于 GPT-Plus 在周一晚上就重置了，而我还有 70% 的 Plus 额度，看到社区上巨大的讨论，我计划试试 GPT-6 Astra 的 3D 建模能力。我首先给 GPT-5.6 Sol 发了一段我曾经尝试过的“请给我一段用于生成梦幻可爱风格粉色女生房间造景3D三渲二场景的提示词，我稍后会将提示词交给Astra模型进行Blender 3D建模。”提示词，让它扩写这段提示词，并将扩写后的提示词发给了 GPT-6 Astra。一个小时后，5小时额度见底了，这是它交付给我的结果： 图 2 场景完成度意外的非常高非常漂亮。三渲二的质感也很好。 于是我把我周日周报上画的 pipeline 图改了一下，本意是制作一张 meme 图。 ...
本文使用 AI 工具生成。 大模型的发展容易让人形成一种直觉：只要继续增加数据和参数，机器人也会自然获得通用能力。问题在于，互联网数据记录了人类“看见什么、说了什么”，却很少记录机器人在特定本体、控制频率和接触条件下“应该施加什么动作”。真实机器人 Rollout 又伴随硬件占用、场景重置、遥操作、磨损和安全风险，无法像文本那样近乎零成本地复制。 因此，具身智能面对的不是简单的样本数量不足，而是有效监督密度不足：大量可获得数据没有动作，大量动作只适用于一种机器人；成功示教覆盖狭窄，接触与失败信息又经常没有被记录。与此同时，已经采集的数据还可能因为格式、压缩、同步和训练读取成本而无法被有效使用。 本文使用的会议证据来自公开标题与摘要；具体实验设置、指标定义和失败案例仍需回查论文全文。在原有 CoRL 2025 Oral 与 RSS 2026 整理之上，本文加入 ICRA 与 IROS 2025 的摘要级系统整理，并补入 ICRA 2026。前两届收录 3,589 篇正式 proceedings 论文并筛选 63 篇数据扩展工作；ICRA 2026 则从官方 PaperCept 程序的 2,951 条行中排除 131 条 Late Breaking Results，保留 2,820 条 peer-reviewed conference presentations，其中 2,639 条有官方关键词与摘要，并从 110 篇高召回短名单人工审计出 25 篇。详细笔记见 联合速览。本文不再逐篇复述摘要，而是回答一个更实用的问题：研究者正在把哪些廉价信息，通过什么接口和验证器，转换成哪些可执行的机器人监督？ ICRA 2026 更新：数据荒正在变成数据生命周期问题 ICRA 2026 的增量不只是更多数据集，而是把采集、转换、生成、验证和筛选接成闭环。数据入口上，COBALT 将手机与云端遥操作结合，摘要报告五天、九国采得 7,500 多条示教；FreeTacMan 则以可穿戴夹爪同步采集视觉、触觉和位姿，发布超过 300 万组配对观测与 1 万条轨迹。两者共同说明，数据荒首先可由采集接口、同步和质量控制缓解，而非只靠事后扩充训练集。 ...
图 1 玩音乐的最终归宿是转行具身智能。[1] 这周组会上导师提到现在做 Rendering 已经很难有价值和影响力了，也很难找到好的课题，应该 all in 具身智能。感觉自己从一个转型阵痛期的组跳进了另一个转型阵痛期的组。不过转型是正确的，具身方向的确好发有影响力的论文，就业前景也比传统图形学好。虽然私心比较喜欢简洁优雅但没用的图形学，但确实应该现实一点。我们该思考一下怎样把已有的图形学、渲染经验搬到具身智能的应用上。 组里同学分享的 RoboSplat [2] 一文确实相当契合 CG for embodied 的愿景，因此我们从这篇论文开始了解我们能够做什么。 论文概要 本文的目标是通过输入场景的多视角 RGB 图片和单次示教样本（Expert Demonstration，人工操作机械臂完成一次任务，得到每帧的机械臂状态数据和单监督视角 RGB 图像序列）训练 VLA 模型泛化完成不同干扰场景下的同一任务。本文试图解决的干扰场景分为物体位姿移动(Object Pose)、监督相机移动(Camera View)、光照条件改变(Lighting)、物体种类改变(Object Type)、周边环境改变(Appearance)、机械臂外观改变(Cross Embodiment)六种。 图 2 论文 teaser，展示了 RoboSplat 的训练过程。 本文做到泛化的具体方法则是做数据增强，从单次示教样本中根据这几种干扰情况生成上千条增强样本 (augmented demonstrations)。以往生成增强样本的思路是直接在 2D 图像空间做生成式编辑，而本文考虑将多视角图片训练成 3DGS 场景（并在语义上分离场景、物体、机械臂，给机械臂绑骨），去在 3DGS 场景中做编辑模拟这些干扰，再合成回样本图像序列。这样做的好处是保证了图像之间场景的一致性，且不会有抖动等情况出现，因此能准确指导 VLA 模型学习到正确的操作策略。 ...