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李飞飞发起机器人家务挑战赛！老黄第一时间批钱赞助下载方式:

①通过浏览器下载

打开“李飞飞发起机器人家务挑战赛！老黄第一时间批钱赞助”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【blog.m.ogrpw.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“李飞飞发起机器人家务挑战赛！老黄第一时间批钱赞助”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

李飞飞发起机器人家务挑战赛！老黄第一时间批钱赞助安装步骤:

🦛🤽🏇第一步：🏀访问李飞飞发起机器人家务挑战赛！老黄第一时间批钱赞助官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://blog.m.ogrpw.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

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🐋🛺🦁第三步：🐼 下载李飞飞发起机器人家务挑战赛！老黄第一时间批钱赞助软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

⛳🐳🏐第四步：💐检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保李飞飞发起机器人家务挑战赛！老黄第一时间批钱赞助软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用李飞飞发起机器人家务挑战赛！老黄第一时间批钱赞助软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动李飞飞发起机器人家务挑战赛！老黄第一时间批钱赞助软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：李飞飞发起机器人家务挑战赛！老黄第一时间批钱赞助软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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4.点击进入李飞飞发起机器人家务挑战赛！老黄第一时间批钱赞助，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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思索片刻后看着神机子道：“我有个朋友，因为急于突破到太乙金仙境走错

> 厂商新闻《李飞飞发起机器人家务挑战赛！老黄第一时间批钱赞助》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-10-12 05:17

• 编辑:CN

李飞飞要用ImageNet的方式，推动具身智能了。

依然是一个“挑战赛”。

就在最近，由李飞飞团队发起、英伟达赞助（其中之一）的首届BEHAVIOR家务挑战赛正式启动。

这一次，他们下定决心凝聚学术界和产业界的力量，共同向机器人做家务这一高地发起冲击。





简单来说，参赛者需要统一使用星海图R1 Pro（双手操作+轮式移动）作为本体，在逼真的BEHAVIOR-1K虚拟家庭环境中，解决50项完整的家务任务（涵盖重新布置、烹饪、清洁等各种活动）。

参赛者可以自由选择算法，官方还提供了1万条专家演示轨迹（约1200小时），方便大家用模仿学习快速上手。

具体赛道则有两条可选：

标准赛道（Standard Track）：机器人只能用“自己能看到的东西”决策。特权赛道（Privileged Track）：机器人可以获取更详细的环境状态信息（比如物体坐标、房间结构）。

然后官方会在固定的50个任务上，让所有机器人跑相同测试，用以下标准打分（主要）：

任务完成率：能否完全把任务做完，比如“把餐具放进洗碗机”真的被完成。部分完成度：如果只做到一半，比如“拿起盘子但没放进去”，也会给部分分数。

其他次要指标包括：模拟时间（完成任务用了多长时间）、导航距离（走了多远）、手部位移（动了多少次机械臂）、稳定性等。最终排名主要看平均任务完成率。

比赛提交截止期日为2025年11月15日，最终获奖前三名还有最高1000美元奖金及RTX 5080可拿。





OK，说完比赛内容，那么接下来的问题是——

为什么要发起BEHAVIOR？

关于发起BEHAVIOR的背后原因，李飞飞在和Jim Fan（英伟达具身智能实验室联合负责人、也是李飞飞学生）、 Edmar（英伟达Omniverse社区经理） 的一场炉边谈话中进行了详细阐述。

整体而言，BEHAVIOR的发起正是受到ImageNet的启发。

2009年，李飞飞带领的研究团队在CVPR发表论文《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》。伴随着ImageNet挑战赛举办，这一成果已然成为了计算机视觉领域的试金石，开启了一个新的时代。

此时再回顾ImageNet，李飞飞坦言最初并未预想到它会完全重塑AI，她只是追随自己的好奇心。

在她看来，ImageNet与神经网络（特别是卷积神经网络）以及英伟达的GPU一起，共同定义了深度学习的开端。

所以这一次，回到当下大热的具身智能领域，她打算用同样的方式再做一遍。





而具体到机器人做家务这件事上，目前机器人学习存在的痛点包括：

机器人学习缺乏标准化；任务选择通常是零散的，使得论文之间的结果很难进行比较；训练数据匮乏，这有点类似于ImageNet出现之前计算机视觉领域所面临的问题。

因此，李飞飞将BEHAVIOR也看做机器人领域的“北极星”任务，她希望借助社区力量推动具身智能向前发展。

BEHAVIOR挑战赛有哪些看点？

另外，BEHAVIOR除了自带李飞飞光环，这个挑战赛本身也很有看点。

首先从理念上，BEHAVIOR被设计为以人为中心，尤为强调AI是为了增强（augment）和赋能（empower）人类，而非取而代之。

这种理念贯穿着BEHAVIOR的所有环节。例如，团队会在任务定义、数据选择和伦理价值导向上，来始终确保机器人的目标与人类的需求相符。

其次，BEHAVIOR核心瞄准做家务这一赛道，并首次明确提出了相关标准——

一个真正的家庭机器人，必须同时具备跨房间导航、双手精细操控、长期规划与动态适应等多项能力。

而且为了训练机器人学习相关能力，BEHAVIOR的规模也讲求一个“大”。

它覆盖了1000个家庭活动，50个完整长程挑战，平均单个任务需要6.6分钟连续操作。

所以，以人为本、目标清晰、规模巨大的BEHAVIOR，无疑具备成为“下一个ImageNet”的潜力。至于最终结果如何，一切都要交给时间，毕竟ImageNet也不是一朝一夕成就的。

Anyway，如果说ImageNet开启了视觉智能的黄金时代，那BEHAVIOR，或许正是具身智能的第一声号角。

以及关于机器人做家务这件事，最近也都成了具身智能项目争相整活的任务。以后拍视频，可能就都是家务场景了。

大语言模型的检测是做题，具身智能机器人的检测是做家务。

潮水趋势，已经很明确了。

大赛详情页：
https://behavior.stanford.edu/challenge/index.html

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六、1.bug修复，提升用户体验;2.优化加载，体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;