English(EN) Vision-Language-Action Models: When LLMs Learn to Use Their Hands

人形机器人通过新的VLA模型获得大语言模型驱动的“双手”

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-07-25 07:43

视觉-语言-动作（VLA）模型的最新进展旨在弥合大语言模型推理能力与机器人实时控制需求之间的差距。英伟达的GR00T N1.7、Google DeepMind的Gemini Robotics 1.5和Physical Intelligence的π0.5代表了应对这一挑战的不同架构方法。尽管它们都被营销为通用操作系统，但在整合感知、推理和动作方面存在差异：GR00T使用独立的网络，Gemini采用时间交错，而π0.5则试图在单个Transformer内融合这些过程。 AI

影响这些新的VLA模型代表了朝着更强大、更适应性强的机器人迈出的重要一步，有可能加速人工智能在物理任务中的集成。

排序理由该集群描述了主要AI实验室发布的新VLA模型，重点介绍了它们的架构差异和机器人操作能力。[lever_c_demoted from frontier_release: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Ankita Virani · 2026-07-25 07:43

Vision-Language-Action Models: When LLMs Learn to Use Their Hands

<p>A humanoid hand closing on a wine glass needs a new action estimate every 8 to 20 milliseconds, or it either crushes the glass or drops it. A vision-language model reasoning about that same scene can comfortably take 100 milliseconds and nobody notices. Every VLA architecture …

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