Normes et collections de référence

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Awesome VLA Data Collection Synthesis Curation collecte des méthodes et des ressources pour préparer les données du robot VLA.

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Awesome VLA RL organise des recherches combinant modèles vision-langage-action et apprentissage par renforcement.

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Awesome VLA Study fournit un parcours de lecture structuré à travers les fondations VLA, les modèles de robots et les méthodes de formation.

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L'impressionnant VLA basé sur VLM pour la manipulation robotique collecte des modèles VLA construits sur de grands modèles de langage de vision.

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Awesome World Models de DifractAI rassemble des recherches sur les modèles mondiaux pour l'IA incarnée.

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Modèle mondial impressionnant pour les articles sur la robotique

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Awesome World Models de Knightnemo rassemble des recherches et des ressources d'introduction sur la modélisation du monde.

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L'enquête sur l'apprentissage par renforcement profond recueille des notes d'introduction et des ressources sur l'apprentissage par renforcement profond.

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Une collection de ressources communautaires reliant des articles, des projets, des cours, des outils et des ensembles de données sur l'IA incarnée.

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Présentation des techniques d'apprentissage par imitation de pointe pour la manipulation robotique, permettant la généralisation à diverses tâches et environnements.

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Référentiel compagnon pour « Evolution of Humanoid Locomotion Control » dans Science Robotics (2026)

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Documents de recherche, projets et références d'apprentissage pour l'intelligence du mouvement humanoïde.

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Collection d'articles sur l'intelligence et les compétences des robots humanoïdes.

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Page du projet pour l'apprentissage par imitation robotique par standardisation de trajectoire.

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List of Robot Electronics rassemble des modules électroniques, des pilotes de moteur, des actionneurs et d’autres ressources matérielles de robot.

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Description de la recherche et références pour le projet de modèle mondial de manipulation adroite Motus2 ; la version d’implémentation n’est pas établie.

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Ce référentiel API Evangelist est un profil indépendant de la surface API de compétences robotiques de Neuracore.

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Page de projet pour un cadre inspiré des neurosciences pour les agents incarnés.

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Guide de photogrammétrie. La photogrammétrie est largement utilisée pour les levés aériens, l'agriculture, l'architecture, les jeux 3D, la robotique, l'archéologie, la construction, la gestion des urgences et le domaine médical.

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Physical AI Atlas Data catalogue les modèles, le matériel, les plates-formes, les laboratoires et les entreprises d'IA physique.

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Briefings de recherche sur l'IA physique, l'apprentissage des robots et le déploiement industriel.

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Compétences en IA physique pour les agents de codage, avec des conseils robotiques testés sur le terrain, la CLI robium-ai et un moteur d'apprentissage.

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RoboScholar : une liste complète de documents de recherche sur l'IA et la robotique incorporées

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76 compétences Claude prêtes à l'audit pour automatiser le cycle de vie des robots industriels, des cobots, AMR, ROS2, V&V, AI/ML et CEI 62443. 38 binômes constructeur + réviseur ancrés aux normes ISO 10218, 13849, 62061, 12100, 9283…