具身智能手记

我希望成为一名能够连接模型研究、实验验证与真实机器人系统的具身智能研究者。这个博客是我的公开研究日志：不把论文结论当作终点，而是追问它们在数据、表示、训练和闭环部署中为什么成立。

我的工作方式从问题定义开始：明确 observation 与 action，追踪 Tensor 形状和信息流，复盘关键设计选择，再用小规模实验验证判断。文章既记录当下的理解，也描述我正在建立的研究能力与长期方向。

当前关注视觉—语言—动作模型、模仿学习与通用机器人策略，并持续补齐 Transformer、视觉编码器、Diffusion Policy、RT 系列、OpenVLA 与 ROS2 推理部署之间的知识链路。