北京
本期为TechBeat人工智能社区第795期线上Talk。
北京时间9月24日(周四) 20:00，香港大学博士生周训哲的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
周训哲与大家分享的主题是：The Imitator Game - 从人类视频学习机器人操作的基准测试。届时周训哲将从人类视频学习的动机出发，介绍 The Imitator Game 的评测设置、IG-10K 数据集和 Imitator Arena 评测平台，并分享主流模型的实验结论与观察。
Talk·信息
主题：The Imitator Game - 从人类视频学习机器人操作的基准测试
嘉宾：香港大学·博士生- 周训哲
时间：北京时间9月24日(周四) 20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
Talk·介绍
最近一段时间，机器人开始可以从一段人类示范中直接学习新的任务了。但随之而来的问题是：操作环境一旦变化，机器人还能否模仿人类完成任务？我们推出The Imitator Game，一项针对人类→机器人视频模仿的系统性层级评测体系。同时开源IG-10K：现有最大规模的人手-机器人场景配对数据集，涵盖真机、仿真评测，以及细粒度的后处理标注数据。同时推出开源评测平台Imitator Arena，并系统性评测了当前主流15类SOTA模型。
Talk大纲
1. 背景介绍（从人类视频学习的动机）
2. 项目基本设置
3. 数据集展示
4. 实验结论和观点分享
Talk·预习资料
[1] The Imitator Game: Benchmarking Robot Imitative Ability Beyond Action Prediction 论文链接： https://arxiv.org/abs/2608.22301 代码链接： https://github.com/imitator-game/The-Imitator-Game 项目主页： https://imitator-game.github.io/
[2] Generalist GEN-1.5：Embodied Foundation Models are One-Shot Learners Blog： https://generalistai.com/blog/gen-1.5
[3] Introducing S1: In-Context Learning for Robotics Blog： https://www.skild.ai/blogs/s1
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
周训哲
香港大学·博士生
周训哲，香港大学博士在读学生，师从杨言超教授和马毅教授，本科毕业于复旦大学计算机专业。研究方向为具身智能，尤其关注机器人多任务操作以及机器人如何从大规模人类数据中学习。此前曾在上海人工智能实验室、新加坡国立大学、美国加州大学伯克利等机构开展学习与研究，相关研究成果发表于 RSS、ICRA、IROS、NeurIPS、ICLR、AAAI 等顶级机器人与人工智能领域会议，并曾获ICRA 2026 最佳论文候选。
9月28日晚@美国匹兹堡
「IROS 2026 群星闪耀 精英晚宴」
免费报名，期待线下见面！
北京时间9月25日(周五) 12:00截止报名
-The End-
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