本文介绍了「七月在线」在机器人领域的研究，重点是通过第一人称视频训练人形机器人进行灵巧操作。EgoVLA模型利用人类视频数据，并结合少量机器人演示进行微调，提升了机器人在复杂场景中的操作能力，有效克服了传统数据采集的局限性，推动了机器人技术的发展。

本研究提出了PolyTouch触觉传感器，旨在提高机器人在非结构化家庭环境中的灵巧操作能力。该传感器集成了视觉和听觉等多种感知功能，显著增强了家用机器人的灵活性和可靠性。

本文提出了一种新方法，结合强化学习与人机协作，解决机器人灵巧操作技能的教学问题。通过预训练灵巧动作原型和人类远程操作提示，显著提高了机器人的稳定性和灵活性。

星动纪元推出的ERA-42是首个端到端原生机器人大模型，具备强大的自适应和泛化能力，能让五指灵巧手完成100多种复杂操作，推动具身智能体进入通用灵巧操作时代。

最近，强化学习与触觉传感在灵巧操作方面取得了进展。我们提出了一种触觉皮肤传感器模型，实现了零样本的模拟与实况迁移，并开发了基于滑动接触的强化学习策略。实验结果表明，三轴触感策略优于其他基准策略。