VLA模型
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VLA强化学习新范式：从星动纪元iRe-VLA到π*0.6的迭代式突破
在具身智能领域，视觉-语言-动作（VLA）模型正成为连接大语言模型与物理世界的关键桥梁。近期，Physical Intelligence发布的π*0.6论文与清华大学星动纪元团队的iRe-VLA研究，共同揭示了VLA模型通过在线强化学习实现自我改进的技术路径，标志着该领域从单纯模仿学习向自主探索的范式转变。 VLA模型的核心挑战在于如何将预训练的视觉-语言大…
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共享自主框架突破灵巧操作数据瓶颈：字节跳动Seed团队VLA策略研究深度解析
实现通用机器人的类人灵巧操作能力，始终是机器人学领域最具挑战性的前沿课题。传统机器人系统在结构化环境中表现稳定，但面对复杂、非结构化的日常场景时，其操作灵活性、适应性和泛化能力严重不足。近年来，视觉-语言-动作（Vision-Language-Action，VLA）模型通过融合多模态感知与自然语言理解，为机器人技能学习开辟了新路径，展现出从单一任务执行向通用…
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GigaWorld-0：世界模型驱动VLA性能跃升300%，具身智能迈入数据高效新纪元
在具身智能迈向开放世界落地的进程中，长期制约其发展的核心瓶颈并非算法本身，而是高质量、大规模真实机器人交互数据的极度稀缺。真机数据采集成本高昂、周期漫长，且难以覆盖多样化的开放场景，严重限制了视觉语言动作（VLA）大模型的规模化训练与泛化能力。传统仿真方法虽能快速生成数据，却受限于显著的Sim-to-Real差距，难以支撑真实世界的鲁棒部署。世界模型（Wor…
