新研究：提升机器人灵巧性关键在于示范一致性而非算法复杂度
研究表明，相比依赖复杂规划或海量多样数据，为机器人提供稳定、一致的合成示范，更有助于其学会类人灵巧操作。
运动学智能助力三类机器人安全共享同一任务
EPFL 团队提出“运动学智能”控制框架，将人类示范转化为通用运动策略，并自动适配不同机器人结构，使三种截然不同的商业机器人安全完成同一任务序列。
基于意图的模仿学习：让不同形态机器人也能“互相传授技能”
研究团队提出“意图对齐模仿学习”（IAIL）方法，用自然语言描述的高层意图来对齐不同形态机器人的行为，使它们能够跨平台共享技能并协作。
