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李飞飞第一篇「触觉」论文:机器人会盲摸麻将了
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但如果触觉数据成为核心壁垒，灵巧手就不仅仅是执行器，而是整个感知-决策-执行链条中数据价值最高的一环。谁掌握触觉数据的采集能力和模型训练能力，谁就掌握了议价权。
第二个变化，更多专用场景的具身应用可能被启发。当前具身智能的主流叙事是“通用”——一个模型解决所有任务。
但这个叙事在接触密集型任务上遇到了困难，因为通用数据里触觉是缺失的。T-Rex则证明的是另一种可能性：在一个足够具体的垂直场景里，用专用的数据模态（触觉）、专用的架构设计（异步级联）、专用的数据收集策略（基元×物体），可以取得比“通用”方案好得多的效果。
这条路径如果走通，会启发更多人去寻找类似的高价值专用场景。
T-Rex的贡献不是发明了“新数学”，而是把现有工具组合成一套可用的系统方案，试图建立具身智能触觉数据统一的采集、训练范式，推动灵巧手真正scale up起来。
项目地址：https://tactile-reactive-dexterous.github.io/[/b]
作者简介
牛丹彤，UC Berkeley PhD Candidate，NVIDIA Gear Lab实习生，导师Trevor Darrell，主要从事具身灵巧手大模型的研究，曾以第一作者或共同第一作者身份在CVPR, ICML, ICLR等国际顶级会议上发表论文8篇，领导或主要贡献T-Rex，EgoScale等工作，目前谷歌学术引用1100+。
刘卓洋，北京大学元培学院本科生，导师仉尚航，目前在UC Berkeley访问，导师Trevor Darrell，主要从事具身多模态推理大模型方向的研究，曾以第一作者或共同第一作者身份在ICML, ICLR, NeurIPS, ICRA等国际顶级会议上发表论文6篇，其他参与论文共计15篇，目前谷歌学术引用400余次。曾获2026商汤奖学金（全国30人），2025北京大学学术新星提名，北京大学元培学院年度科研奖励，北京大学新生奖学金等。
Trevor Darrell教授，最广为人知的成果是开发了Caffe深度学习库。这个库在深度学习领域具有重要的地位，为众多的研究人员和开发者提供了便捷的工具，极大地推动了深度学习技术的发展。
Trevor Darrell现在是加州大学伯克利分校Berkeley DeepDrive研究中心的主任。同时担任伯克利EECS系计算机科学分部的教职，并受聘于加州大学附属的国际计算机科学研究所（ICSI）。研究方向涵盖大规模感知学习算法，包括物体与行为识别及检测，并应用于机器人及移动设备的多模态交互等多种场景。他的研究兴趣包括计算机视觉、机器学习、计算机图形学以及基于感知的人机交互界面。
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第二个变化，更多专用场景的具身应用可能被启发。当前具身智能的主流叙事是“通用”——一个模型解决所有任务。
但这个叙事在接触密集型任务上遇到了困难，因为通用数据里触觉是缺失的。T-Rex则证明的是另一种可能性：在一个足够具体的垂直场景里，用专用的数据模态（触觉）、专用的架构设计（异步级联）、专用的数据收集策略（基元×物体），可以取得比“通用”方案好得多的效果。
这条路径如果走通，会启发更多人去寻找类似的高价值专用场景。
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作者简介
牛丹彤，UC Berkeley PhD Candidate，NVIDIA Gear Lab实习生，导师Trevor Darrell，主要从事具身灵巧手大模型的研究，曾以第一作者或共同第一作者身份在CVPR, ICML, ICLR等国际顶级会议上发表论文8篇，领导或主要贡献T-Rex，EgoScale等工作，目前谷歌学术引用1100+。
刘卓洋，北京大学元培学院本科生，导师仉尚航，目前在UC Berkeley访问，导师Trevor Darrell，主要从事具身多模态推理大模型方向的研究，曾以第一作者或共同第一作者身份在ICML, ICLR, NeurIPS, ICRA等国际顶级会议上发表论文6篇，其他参与论文共计15篇，目前谷歌学术引用400余次。曾获2026商汤奖学金（全国30人），2025北京大学学术新星提名，北京大学元培学院年度科研奖励，北京大学新生奖学金等。
Trevor Darrell教授，最广为人知的成果是开发了Caffe深度学习库。这个库在深度学习领域具有重要的地位，为众多的研究人员和开发者提供了便捷的工具，极大地推动了深度学习技术的发展。
Trevor Darrell现在是加州大学伯克利分校Berkeley DeepDrive研究中心的主任。同时担任伯克利EECS系计算机科学分部的教职，并受聘于加州大学附属的国际计算机科学研究所（ICSI）。研究方向涵盖大规模感知学习算法，包括物体与行为识别及检测，并应用于机器人及移动设备的多模态交互等多种场景。他的研究兴趣包括计算机视觉、机器学习、计算机图形学以及基于感知的人机交互界面。
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