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- 具身 Sys1：从 Jev 式判断到零样本末端控制
从 Sys1 的能力期待与 Jev 相关工作出发，设计丰富上下文到类型化判断和 EEF 轨迹的模型，并以混合分类训练、仿真与非夕多目 RGB 真机测试构建最小验证。
83 min read zh - 让身体形成操作本能：高频控制、触觉与交互数据
从 locomotion 的状态对齐出发，构思以本体与力触反馈为核心的高频控制，讨论 Sys0 与上游的衔接，以及同构灵巧手和力触 UMI 数据。
6 min read zh - 从观测到动作：操作空间的完整构想与最小子集
从完整操作空间到 bbox 最小子集，讨论多任务对比学习、合成动作数据与真实迁移，并整理 CLIP、RGB-D、3D 表示和关系动力学的相关工作。
36 min read zh - 闪念决策：长上下文中的快速具身判断
从丰富且不定长的输入、保留认知能力的动作输出，到 10–30 Hz 的决策目标，展开闪念决策的构想，并讨论 Jev、π0.7 与 VLA 的启发。
14 min read zh - 把动作放回世界：具身操作的期待与问题空间
从操作泛化、操作安全与闪念决策三项期待出发，定义空间构建、交互决策与接触物理控制三个核心问题，并初步构思感知压缩、低频决策与高频身体本能的问题解空间。
25 min read zh - 既装得下，也学得会：问题空间如何决定 Scaling
从人的预期出发，讨论问题空间怎样同时保留开放的能力上限和可见的学习下限，以及数据与监督如何支撑 Scaling。
31 min read zh - 把大象装进合适的冰箱：为什么 Scaling 始于问题定义
关于目标定义、问题空间与有效监督的一则随想：扩大数据和模型之前，先要决定究竟希望它们学会什么。
27 min read zh - 为什么你需要一个 Agent 第二大脑
人和大模型一样，稀缺的是注意力，上下文长度。
17 min read zh