Nature Will发布Natura-1机器人手控模型
The hardest thing to give a robot is a capable pair of hands, and Natura-1, from…
机器人灵巧手控制是具身智能的核心瓶颈，Natura-1通过大规模第一人称视频数据实现多任务统一处理，展示了从人类到机器人的技能迁移潜力，值得关注。
The hardest thing to give a robot is a capable pair of hands, and Natura-1, from @naturewill is a strong attempt at it.
给机器人配备一双灵巧的手是最难的事，而来自 @naturewill 的 Natura-1 在这方面做出了有力的尝试。
Nature Will trained their new Natura-1 on 1M hours of egocentric human data
Nature Will 使用 100 万小时的第一人称人类数据训练了他们的新模型 Natura-1
first-person video of people using their hands, then used that to control real robot hands
即人们使用双手的第一人称视频，然后利用这些数据控制真实的机器人手部
Robot demonstrations are slow to collect, so human footage is the faster route to scale, provided the skills survive the move from human hands to robot hands.
收集机器人演示数据速度缓慢，因此人类影像提供了更快速的规模化途径，前提是技能能够成功从人手迁移到机械手。
One model handles 3 things robots usually fail at together: fine 2-handed control after the grasp, new tasks without extra training, and long sequences where it has to remember earlier steps and recover from mistakes. Many robot systems show 1 of these in a narrow setting.
该模型同时解决了机器人通常难以处理的三件事：抓取后的精细双手控制、无需额外训练即可执行新任务，以及在需要记住早期步骤并从错误中恢复的长序列操作中表现稳定。许多机器人系统仅在狭窄场景下展现其中一项能力。
https://x.com/naturewill/status/2109858475333570565/video/1
更进一步：量化金融体系
看懂新闻只是起点——沿量化金融路径，把它变成能交付的工程能力