原文作家：新国立具身智能LinS Lab

实践室主页：https://linsats.github.io/

Bi-Adapt: Few-Shot Bimanual Adaptation

1职责简介

双臂操作（bimanual manipulation）是机器东说念主完成复杂任务的要津才气，但现存步调经常依赖崇高的数据收罗与窥伺，何况难以泛化到未见类别的物体。

2咱们建议了 Bi-Adapt，一个基于视觉基础模子（Vision Foundation Models）的双臂操作学习框架。该步调通过引入语义对应（semantic correspondence），2026世界杯滚球体育中国官网已毕跨类别的 affordance 映射。在仅使用极少许新类别数据进行适配的情况下，Bi-Adapt 仍能在未见类别物体上已毕存效泛化（few-shot + zero-shot）。

3 中枢孝顺

• 建议一个基于基础模子的长入框架，尊龙凯时已毕跨类别、跨任务的双臂操作泛化

• 预备聚会战役点选拔（contact point selection）的 few-shot 适配计谋，灵验素质双臂协同才气

• 在 5 类复杂任务与多种物体类别上进行系统评估（仿真 + 信得过环境），在数据受限要求下仍得到高告成率

4 回来

Bi-Adapt 通过语义对应已毕跨类别的 affordance 移动，并聚会 few-shot 学习高效适配新类别，在有限交互数据下显赫素质了双臂操作在未见物体上的泛化才气。实践成果标明，该步调在 novel categories 上具备主意且高效的稳健性能。

形态主页

https://biadapt-project.github.io/

论文（arXiv）

https://arxiv.org/abs/2602.08425

代码开源

https://github.com/isabella4444x/Biadapt

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