引入双重潜在记忆机制解决VLA模型长视野任务的时间偏差问题
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策略优化
通过前瞻令牌从冻结视频模型中蒸馏动力学先验的统一机器人操作框架
Act2Answer评估VLA知识保留,发现显著衰减
通过统一对齐框架和大规模跨具身数据预训练,实现具有真正泛化能力的机器人操作基础模型
通过以对象为中心的残差RL,在仿真中训练的策略零样本提升真实VLA机器人成功率从42%到76%
机器人控制的上下文世界建模
👍 63通过自探测交互上下文实现机器人策略零样本适应新配置
GeoFuse-MV3D和受控记忆提升VLA机器人规划可靠性
提出双流频率标记器和MotionVLA框架,解决人形运动生成中姿态语义与物理动态的频域不匹配问题
用第一人称视频的相机运动作为主动感知监督信号预训练机器人策略
通过RoboGenesis模拟数据引擎和两阶段训练方法,实现实验室自动化VLA模型
通过场景演化先验和轨迹运动先验提升VLA模型的OOD泛化能力
用语义事件而非固定时间块作为学习单元,解决语言-视觉-动作粒度失配问题
通过稀疏视觉证据路由实现低延迟且准确的VLA推理策略
通过结构感知的块扩散和scaffolding技术,实现SOTA轨迹精度下的12倍推理加速
用信息瓶颈适配器替代MLP投影器,无需任何数据增强即提升VLA鲁棒性30%。
在真实 ShadowHand 上构建德州扑克基准,联合评估灵巧操作、感知与闭环决策。
为VLA模型引入自回归动作专家,用长程KV缓存解决快照式控制的历史遗忘。
世界动作模型:具身智能的下一前沿
👍 69首篇系统综述将世界模型融入动作生成的具身基础模型范式,提出 Cascaded/Joint WAM 二分法。
机器人学习中的世界模型:一份综合性综述
👍 17系统梳理世界模型在机器人策略学习、模拟器、视频生成与导航驾驶中的架构范式、功能角色与评测体系。
MolmoAct2:面向真实部署的动作推理模型
👍 355全开源动作推理VLA模型,独创分层KV条件架构+自适应深度推理,跨多平台零样本部署并刷新多项基准。