摘要： 2025-05-06, 由Galbot、北京大学、香港大学和北京人工智能研究院联合创建的SynGrasp-1B数据集，是全球首个十亿帧的机器人抓取数据集，其意义在于为机器人抓取任务提供了一个大规模的合成动作数据集，使得机器人能够在零样本和少样本的情况下，实现对新任务的快速适应和泛化。 一、研究背景 阅读全文

摘要： 2025-05-07，由加州大学圣地亚哥分校创建了 Adaptive Motion Optimization (AMO) 数据集，该数据集通过结合运动捕捉数据和概率采样的躯干姿态，生成全身参考动作，以解决运动模仿强化学习中的分布偏差问题。 一、研究背景 人形机器人通过全身运动来扩展其操作空间，例如从 阅读全文

摘要： 2025-05-02，由加拿大拉瓦尔大学北方机器人实验室和多伦多大学机器人研究所联合创建的 FoMo 数据集，目的是研究机器人在季节性积雪变化环境中的导航能力。该数据集的意义在于填补了机器人在极端季节变化（如积雪深度变化）下的导航研究空白，为开发更可靠的机器人导航系统提供了宝贵的数据支持。 一、研究 阅读全文

摘要： 2025-04-25，由宾夕法尼亚州立大学和亚马逊网络服务的研究团队创建了 HRScene 数据集，这是一个用于高分辨率图像（HRI）理解的统一基准数据集。该数据集整合了 25 个真实世界的数据集和 2 个合成诊断数据集，涵盖了从微观到遥感的丰富场景，分辨率从 1024×1024 到 35,503× 阅读全文

摘要： 2025-04-24，由西安交通大学基于学术合作网络构建一种新的动态图数据集CoOAG，用于研究动态图中的节点分类问题。该数据集通过捕捉作者研究兴趣的动态变化，为动态图学习领域提供了新的研究方向和测试平台，特别是在标签受限的动态节点分类任务中具有重要意义。 一、研究背景 随着图结构数据在金融交易、学 阅读全文

摘要： 2025-04-23 , 由 NVIDIA、UC Berkeley 和 UCSF 等机构的研究人员创建了 Describe Anything Model（DAM）以及相关数据集和基准测试。DAM 通过关键创新（如焦点提示和局部视觉主干）解决了详细局部描述（DLC）中区域细节丢失、高质量数据稀缺和基准 阅读全文

摘要： 2025-04-23, 由北京大学物理学院和人工智能研究所等机构共同创建的 PHYBench 数据集，这是一个专门用于评估大型语言模型在物理场景下的复杂推理能力的高质量基准。该数据集包含 500 道精心策划的物理问题，覆盖力学、电磁学、热力学、光学、现代物理和高级物理等多个领域，难度从高中练习题到本 阅读全文

摘要： 2025-04-18 , 由浙江大学、哈尔滨工业大学、郴州市第一人民医院、新加坡国立大学等机构合作创建了 Eyecare-100K数据集，这是首个涵盖多种模态、任务和疾病的高质量眼科视觉指令数据集，为眼科智能诊断领域提供了关键资源，推动了医学视觉语言模型（Med-LVLMs）在眼科的精细化理解与应用 阅读全文

摘要： 2025-04-10 ，由浙江大学、上海人工智能实验室、斯坦福大学、香港中文大学和南洋理工大学联合创建了 DataDoP 数据集。该数据集包含 29K 真实世界的自由运动相机轨迹、深度图和详细的动作描述，目的为艺术化相机轨迹生成提供高质量的训练数据，推动基于学习的电影摄影技术发展。 一、研究背景 在 阅读全文

摘要： 2025-04-01，由IBM创建的ACPBench Hard数据集，通过开放性生成任务，将规划过程中的推理能力挑战推向极致，为评估和提升模型在行动、变化和规划方面的推理能力提供了全新视角，也为未来规划领域模型的发展指明了方向。 一、研究背景 推理和规划是人工智能的基石。随着大型语言模型的出现，研究 阅读全文