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智东西 13分钟前

首个顶会龙虾比赛来了!不拼数据,不拼算力,只拼创意!

OpenClaw 火爆全网,在具身场景下也有 PhysClaw* 登场 …… 现在,极佳视界牵头,联合港大、北大、上交、RoboChallenge、Dexmal、地平线等多家单位在 CVPR 举办的 GigaBrain Challenge 2026 正式开启 " 龙虾 " 赛道!只要你有好点子,Demo+ 报告就能参赛,赢取丰厚大奖!

除了比赛,GigaBrain Challenge 还接收论文投稿,主题包括但不限于具身 VLA、强化学习、世界模型等,中稿的论文将收录在 CVPR Proceeding,并评选 Best Paper。

比赛官网:

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

投稿链接:

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

一、 龙虾风暴,席卷具身智能!

最近, OpenClaw 在 AI 圈彻底火了!这个以 " 龙虾 " 为精神图腾的开源项目,不仅在 Agent 领域大杀四方,更是一路火到了具身智能的最前沿。

在这股 " 龙虾热潮 " 中,我们也看到了各种脑洞大开的硬核应用,例如极佳视界的 PhysClaw * 利用 OpenClaw 实现了物理 AI 模型的持续学习。

PhysClaw* 想要解决的痛点问题是:现在物理世界 AI 模型(例如 VLA)在现实世界交互时,很难获取稠密且准确的 reward 信号。PhysClaw* 借助于 Agent 的能力,通过简单的 Chat 高效转化为稠密且准确的物理世界 AI 模型的强化学习信号,来提升理世界 AI 模型的性能。

PhysClaw* 把机器人本体 OS、policy model、value model、world model 都设计为 Claw 的 Node 节点,更加 user-friendly。

然而,这仅仅是开始。OpenClaw 与具身智能的结合还有 无限的可探索空间 !在这个充满未知的领域,也许下一个颠覆性的 idea,就出自你手。

PhysClaw* 项目主页:

https://gigaai-research.github.io/PhysClaw/

PhysClaw* 代码仓库:GitHub – GigaAI-research/PhysClaw: PhysClaw*: Physical Continual Learning Agent Workflow

二、GigaBrain Challenge @ CVPR 2026

为了挖掘更多关于 " 龙虾 " 的奇思妙想,极佳视界在 CVPR 2026 Workshop 的 GigaBrain Challenge 中,特别设立了全球首个 " 龙虾比赛 "!这一次,比赛打破常规,拒绝内卷:

• 不拼数据 :你不需要拥有百万级的私有数据集。

• 不拼算力 :你不需要几千张 H100 来训练大模型。

• 只拼创意 :寻找的是最独特的视角、最巧妙的实现、最惊艳的 Demo!

只要你的 Demo 足够酷、技术报告足够硬核,你就是 GigaBrain Challenge 要找的 " 龙虾之王 "!

赛程与参与方式

GigaBrain Challenge@CVPR 2026 设置四条赛道,其中 " 龙虾 " 赛道(PhysClaw* Track)比赛门槛极度友好,专注于你的灵感与工程实现能力。

比赛火热进行中,比赛指南:

https://gigaai-research.github.io/GigaBrain-Challenge-2026/guide/physclaw.html。

提交内容 :

a. 精彩 Demo 演示 (视频形式,秀出你的操作)

b. 对应的技术报告 (解释你的实现原理与创新点)

此外,GigaBrain Challenge 还设置三条赛道,从 " 可控仿真 " 到 " 真实世界 ",从 " 能力提升 " 到 " 评测范式 ",系统推进具身技术落地:

•Track 1|RoboTwin Track:仿真 VLA 能力评测

评估仿真环境下的 VLA 性能。面向多样化、长时程、复杂任务,考察模型在可控环境中的泛化与稳定执行能力。

我们提供了比赛数据和详细的比赛 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

评估 World Model 作为 VLA Evaluator 的能力。探索用世界模型更一致、更可扩展地评估 VLA 策略与行为质量,为后续训练与迭代提供可靠反馈信号。

我们提供了比赛数据、baseline code 和详细的比赛 step-by-step 指南:

https://gigaai-research.github.io/GigaBrain-Challenge-2026/guide/world-model.html。

•Track 3|RoboChallenge Track:真机 VLA 能力评测

评估真机 / 真实世界中的 VLA 性能。面向更复杂的真实噪声、执行误差与环境变化,检验模型的鲁棒性与落地能力。

比赛 4 月 15 日正式启动,敬请期待!

奖项设置

我们为获奖团队准备了丰厚的大奖!

• 优胜者证书

•Best Paper Award

• 现金大奖

•CVPR Workshop 展示机会

还在等什么? 不要让算力和数据限制了你的想象力。带上你的 OpenClaw,来 CVPR 2026,向世界展示你的脑洞!

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