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首個頂會龍蝦比賽來了!不拼數據,不拼算力,只拼創(chuàng)意!

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OpenClaw火爆全網,在具身場景下也有PhysClaw*登場……現在,極佳視界牽頭,聯合港大、北大、上交、RoboChallenge、Dexmal、地平線等多家單位在CVPR舉辦的GigaBrain Challenge 2026正式開啟“龍蝦”賽道!只要你有好點子,Demo+報告就能參賽,贏取豐厚大獎!

除了比賽,GigaBrain Challenge還接收論文投稿,主題包括但不限于具身VLA、強化學習、世界模型等,中稿的論文將收錄在CVPR Proceeding,并評選Best Paper。

比賽官網:https://gigaai-research.github.io/GigaBrain-Challenge-2026/

投稿鏈接:https://openreview.net/group?id=thecvf.com/CVPR/2026/Workshop/GigaBrain_Challenge#tab-your-consoles。

一、 龍蝦風暴,席卷具身智能!

最近, OpenClaw 在AI圈徹底火了!這個以“龍蝦”為精神圖騰的開源項目,不僅在Agent領域大殺四方,更是一路火到了具身智能的最前沿。

在這股“龍蝦熱潮”中,我們也看到了各種腦洞大開的硬核應用,例如極佳視界的PhysClaw *利用OpenClaw實現了物理AI模型的持續(xù)學習。

PhysClaw*想要解決的痛點問題是:現在物理世界AI模型(例如VLA)在現實世界交互時,很難獲取稠密且準確的reward信號。PhysClaw*借助于Agent的能力,通過簡單的Chat高效轉化為稠密且準確的物理世界AI模型的強化學習信號,來提升理世界AI模型的性能。

PhysClaw*把機器人本體OS、policy model、value model、world model都設計為Claw的Node節(jié)點,更加user-friendly。

然而,這僅僅是開始。OpenClaw與具身智能的結合還有 無限的可探索空間 !在這個充滿未知的領域,也許下一個顛覆性的idea,就出自你手。

PhysClaw*項目主頁:https://gigaai-research.github.io/PhysClaw/

PhysClaw*代碼倉庫:GitHub – GigaAI-research/PhysClaw: PhysClaw*: Physical Continual Learning Agent Workflow

二、GigaBrain Challenge @ CVPR 2026

為了挖掘更多關于“龍蝦”的奇思妙想,極佳視界在CVPR 2026 Workshop 的 GigaBrain Challenge中,特別設立了全球首個“龍蝦比賽”!這一次,比賽打破常規(guī),拒絕內卷:

?不拼數據 :你不需要擁有百萬級的私有數據集。

?不拼算力 :你不需要幾千張H100來訓練大模型。

?只拼創(chuàng)意 :尋找的是最獨特的視角、最巧妙的實現、最驚艷的Demo!

只要你的Demo足夠酷、技術報告足夠硬核,你就是GigaBrain Challenge要找的“龍蝦之王”!

賽程與參與方式

GigaBrain Challenge@CVPR 2026設置四條賽道,其中“龍蝦”賽道(PhysClaw* Track)比賽門檻極度友好,專注于你的靈感與工程實現能力。

比賽火熱進行中,比賽指南:https://gigaai-research.github.io/GigaBrain-Challenge-2026/guide/physclaw.html。

提交內容:

a.精彩Demo演示 (視頻形式,秀出你的操作)

b.對應的技術報告 (解釋你的實現原理與創(chuàng)新點)

此外,GigaBrain Challenge還設置三條賽道,從“可控仿真”到“真實世界”,從“能力提升”到“評測范式”,系統推進具身技術落地:

?Track 1|RoboTwin Track:仿真VLA能力評測

評估仿真環(huán)境下的 VLA 性能。面向多樣化、長時程、復雜任務,考察模型在可控環(huán)境中的泛化與穩(wěn)定執(zhí)行能力。

我們提供了比賽數據和詳細的比賽step-by-step指南:
https://gigaai-research.github.io/GigaBrain-Challenge-2026/guide/robotwin.html。

?Track 2|GigaWorld Track:World Model as VLA Evaluator

評估World Model作為 VLA Evaluator 的能力。探索用世界模型更一致、更可擴展地評估VLA策略與行為質量,為后續(xù)訓練與迭代提供可靠反饋信號。

我們提供了比賽數據、baseline code和詳細的比賽step-by-step指南:
https://gigaai-research.github.io/GigaBrain-Challenge-2026/guide/world-model.html。

?Track 3|RoboChallenge Track:真機VLA能力評測

評估真機/真實世界中的VLA性能。面向更復雜的真實噪聲、執(zhí)行誤差與環(huán)境變化,檢驗模型的魯棒性與落地能力。

比賽4月15日正式啟動,敬請期待!

獎項設置

我們?yōu)楂@獎團隊準備了豐厚的大獎!

?優(yōu)勝者證書

?Best Paper Award

?現金大獎

?CVPR Workshop展示機會

還在等什么? 不要讓算力和數據限制了你的想象力。帶上你的OpenClaw,來CVPR 2026,向世界展示你的腦洞!

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