清北联合推出Motion Transfer，比肩Gemini Robotics，让机器人直接从人类数据中端到端学习技能

清华、北大等高校联合团队提出MotionTrans，首个实现从人类VR数据到机器人控制的端到端零样本技能迁移框架。基于3200+轨迹的大规模数据集，在无需机器人演示的情况下，模型在13项日常任务中平均成功率达20%，部分任务达100%；仅用5–20条机器人数据微调后，平均成功率提升至80%。该框架兼容主流模型，且已全面开源，为机器人具身智能研究提供了可复现的新范式。
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