基于深度卷积神经网络的 ImageNet 分类
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
深度卷积网络将数据、GPU 计算与表示学习结合，为现代视觉研究提供了重要起点。
THE RESEARCH ATLAS
UniDex：从第一视角人类视频中学习通用灵巧手控制的机器人基础套件
以数据集、VLA 策略及采集系统，将人类示范连接到不同灵巧手的控制。
UniDex: A Robot Foundation Suite for Universal Dexterous Hand Control from Egocentric Human Videos
为什么值得读
重点关注形态对齐与跨灵巧手迁移的实验证据。
引用
@misc{zhang2026unidex,
title = {UniDex: A Robot Foundation Suite for Universal Dexterous Hand Control from Egocentric Human Videos},
author = {Gu Zhang and Qicheng Xu and Haozhe Zhang and Jianhan Ma and Long He and Yiming Bao and Zeyu Ping and Zhecheng Yuan and Chenhao Lu and Chengbo Yuan and Tianhai Liang and Xiaoyu Tian and Maanping Shao and Feihong Zhang and Mingyu Ding and Yang Gao and Hao Zhao and Hang Zhao and Huazhe Xu},
year = {2026},
eprint = {2603.22264},
archivePrefix = {arXiv},
primaryClass = {cs.RO},
url = {https://arxiv.org/abs/2603.22264}
}论文与代码版权归原作者；引用及许可请以原始来源为准。
相关研究
去噪扩散概率模型
Denoising Diffusion Probabilistic Models
模型学习逐步反转加噪过程，为图像生成建立了重要的扩散建模路线。
从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
通过对比学习对齐图像与自然语言描述，使视觉表示能够迁移到新类别。