北京
本期为TechBeat人工智能社区第789期线上Talk。
北京时间8月20日(周四) 20:00，上海人工智能实验室青年研究员周云松的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是：在世界模型中植入物理知识，实现可扩展机器人学习。届时他将从 SIM1 出发，讨论如何将物理规律融入世界建模，为机器人操作数据的规模化生成提供可信保障。
Talk·信息
主题：在世界模型中植入物理知识，实现可扩展机器人学习
嘉宾：上海人工智能实验室·青年研究员 - 周云松
时间：北京时间8月20日(周四) 20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
Talk·介绍
本次分享将从 SIM1 出发，讨论如何将物理规律融入世界建模，为机器人操作数据的规模化生成提供可信保障。分享内容将覆盖可变形物体操作中的数据瓶颈、物理一致性建模、从少量真实演示到大规模训练数据的扩展思路，以及这一方向对 scalable robot learning 的启发。
Talk大纲
1. 为什么机器人数据 Scaling 需要“可信世界”？
2. Grounding Physics：让世界模型不只是会生成
3. 从可变形物体操作看数据扩展的新路径
Talk·预习资料
[1] DexGarmentLab: Dexterous Garment Manipulation Environment with Generalizable Policy 论文链接：https://arxiv.org/abs/2505.11032
[2] SoftMimicGen: A Data Generation System for Scalable Robot Learning in Deformable Object Manipulation 论文链接：https://arxiv.org/abs/2603.25725
[3] InternData-A1: Pioneering High-Fidelity Synthetic Data for Pre-training Generalist Policy 论文链接：https://arxiv.org/abs/2511.16651
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
周云松
上海人工智能实验室青年研究员
周云松，上海人工智能实验室物理智能中心青年研究员。博士毕业于上海交通大学计算机科学与工程系，吴文俊人工智能荣誉班成员，师从过敏意教授、朱弘恣教授。 其研究聚焦于具身数据扩增效益及拟人化灵巧操作，探索以物理一致世界建模推动具身系统在真实世界中的可扩展学习与可靠泛化。 在 IEEE TPAMI、NeurIPS、CVPR、ICCV 等国际顶级期刊和会议发表论文16篇，长期担任CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等会议审稿人，并组织CVPR 2023-2026及IROS 2025 Workshop。
6 位不同来路的具身创业者闭门聊天局
北京时间8月25日(周二) 晚20:00截止报名
详情点击图片跳转
9月28日晚@美国匹兹堡
「IROS 2026 群星闪耀 精英晚宴」
免费报名，期待线下见面！
北京时间9月25日(周五) 12:00截止报名
-The End-
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