戴盟机器人联合多所高校提出Touch-R1触觉推理模型，入选NeurIPS 2026

戴盟机器人联合厦门大学、南京大学、大湾区大学、复旦大学提出触觉推理模型 Touch-R1，首次将强化学习系统性引入跨传感器触觉推理，论文已被 NeurIPS 2026 接收。 据该团队发布的结果，Touch-R1-7B 在物理属性识别、序数推理、跨传感器一致性等 9 项核心指标上均取得最优成绩，综合分数达 60.1，比触觉专用模型 Octopi-13B 高 18.4 分。该工作还包含 TouchReason-1M 数据集与 TouchReason-Bench 基准。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。