RL+仿真交互+真实SFT锚定,提升VLA模型真实部署成功率
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合成数据
层次化VLA架构实现零样本机器人操作,无需真实数据即可生成高质量训练数据
用20小时数据和8个A100 GPU,通过解决三个分布不一致性问题,将机器人操作成功率提升250%
统一VLA框架交错语言规划、视觉预测与动作生成
通过动力学增强的潜在动力学模型,从无标签视频学习可迁移任务知识
DynamicVLA通过连续推理和潜在感知动作流实现动态物体实时操作,并构建DOM基准测试。
两阶段训练的轻量物体中心模块,提升机器人操作的视觉鲁棒性
通过知识蒸馏将VLA模型从18层压缩到6层,实现2倍推理加速且精度损失<1%
一个务实的视觉-语言-动作基础模型
👍 50基于2万小时真实双臂机器人数据训练的VLA基础模型,实现跨平台泛化与高效训练
从视觉编码器提取亲和力提示注入语言模型,免训练提升VLA模型的空间理解能力
通过贝叶斯分解和潜在动作查询,强制VLA模型真正遵循语言指令而非依赖视觉捷径
具身AI基座模型,通过3D空间推理和密集时序估计实现精准操作
CLARE通过轻量级适配器和自编码器路由实现机器人VLA模型的持续学习,避免灾难性遗忘
通过压缩链式推理到紧凑的连续潜在表示,实现视觉-语言-动作任务的高效推理
首个引入时空记忆机制的相机控制视频重渲染框架,实现多视图场景的一致性生成
提出CHORD方法,通过蒸馏视频生成模型生成多物体交互的4D场景运动
SOP通过分布式机器人在线经验共享实现VLA模型的高效多任务后训练
提出3D物体流作为通用中间接口,将视频生成模型的视觉预测转化为机器人可执行动作,实现零样本开放世界操作