KAIST这周发了个有意思的研究：DiSPo——用极少训练数据让机器人做精密操作。

核心成果：机器人能把零件插入2.5mm的间隙——成功率比现有方法高81%。关键是训练数据用了Mamba+扩散模型的组合，效率极高。

说实话，这个方向比「做大模型」更值得关注。因为机器人的真实瓶颈不是大脑不够聪明——是手不够巧。

你看Figure 02抓杯子已经很稳了，但让它插一个USB线还是很难。灵巧操作需要的不只是视觉+规划，是需要毫米级的力觉反馈和实时调整。

KAIST这个方向如果继续迭代，机器人的精密装配能力会快速提升——这对制造业的意义比任何大模型都直接。

这篇论文在ICRA 2026，可以搜来读。
#AI #机器人 #精密操作 #KAIST #论文