原文作家：新国立具身智能LinS Lab

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Bi-Adapt: Few-Shot Bimanual Adaptation

1使命简介

双臂操作（bimanual manipulation）是机器东说念主完成复杂任务的要道武艺，但现存交替往往依赖崇高的数据聚积与检修，何况难以泛化到未见类别的物体。

2咱们提议了 Bi-Adapt，一个基于视觉基础模子（Vision Foundation Models）的双臂操作学习框架。该交替通过引入语义对应（semantic correspondence），罢了跨类别的 affordance 映射。在仅使用极一丝新类别数据进行适配的情况下，Bi-Adapt 仍能在未见类别物体上罢了存效泛化（few-shot + zero-shot）。

3 中枢孝敬

• 提议一个基于基础模子的长入框架，十大滚球体育app官网(中国)罢了跨类别、跨任务的双臂操作泛化

• 打算连合构兵点领受（contact point selection）的 few-shot 适配计谋，有用晋升双臂协同武艺

• 在 5 类复杂任务与多种物体类别上进行系统评估（仿真 + 信得过环境），在数据受限要求下仍获取高得胜率

4 回想

Bi-Adapt 通过语义对应罢了跨类别的 affordance 迁徙，并连合 few-shot 学习高效适配新类别，在有限交互数据下显耀晋升了双臂操作在未见物体上的泛化武艺。施行服从标明，该交替在 novel categories 上具备自由且高效的相宜性能。

名堂主页

https://biadapt-project.github.io/

论文（arXiv）

https://arxiv.org/abs/2602.08425

代码开源

https://github.com/isabella4444x/Biadapt

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