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Dexterous manipulation requires rich spatial foresight over both the surrounding scene and the robot hand. Existing world-action models often acquire such predictive knowledge through explicit future prediction. We introduce DexForesight, a framework that learns spatial foresight implicitly by injecting dynamics-aware
阅读原文 · Zhongxi Chen, Yi Yang, Xinyi Chen, Mingzhe Ye, Yaping Li, Zhihong Liu, Congsheng Xu, Haonan Wang, Zhijie Deng
向阳乔木 · opencode-go/deepseek-v4.1-flash
机器人手要抓东西,最难的不是“看见”,是“预判”。手指会不会碰到杯子、被遮挡的指节现在在哪、下一秒场景怎么变,这些空间直觉决定了动作能不能成。 DexForesight 想解决的就是这件事:让灵巧操作策略在训练时学会一套关于场景和手部几何的空间预判,部署时又不用真的去预测未来。论文给出的数字是,11 个 DexJoCo 仿真任务上基础策略成功率从 49.4%...