近日，李飞飞团队在这一研究方向取得了一个突破，提出了关系关键点约束（ReKep/Relational Keypoint Constraints）。简单来说，该方法就是将任务表示成一个关系关键点序列。并且，这套框架还能很好地与 GPT-4o 等多模态大模型很好地整合。该团队也已发布相关代码。本文一作为 Wenlong Huang。

李飞飞表示，该工作展示了视觉与机器人学习的更深层次融合！虽然论文中没有提及李飞飞在今年 5 年初创立的专注空间智能的 AI 公司 World Labs，但 ReKep 显然在空间智能方面大有潜力。