
清华大学团队联合其他高校发布Harness VLA:给VLA戴上“马具“——记忆引导的Agent如何让冻结策略走出分布外
\"不是训练更强的VLA,而是学习如何驾驭它。\"当端到端VLA在扰动面前脆弱得像一张薄纸,当LLM Agent的解析原语面对不规则...

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π0.5 要解决的不是让机器人在熟悉场景里把某个动作做得更漂亮,而是一个更难落地的问题:机器人换到从未见过的厨房或卧室,...

写在前面 【从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能(AGI)的发展路径,从最基础的概念起,逐步构建完...

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在人形机器人,如何高效地训练和部署强化学习策略成为关键挑战,Holosoma作提供了解决方案。 本文将深入剖析Holosoma的技...
从大语言模型到具身智能的完整技术路线 一句话理解VLA:如果LLM解决的是\"怎么对话\",VLM解决的是\"怎么看懂\"ÿ...
一、机器人数据无法单独支撑通用 VLA 存在问题:机器人数据和互联网视觉语言数据教给模型的东西并不相同。 一条常见的机器人轨迹通常包含以下信息...
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