研究人员推出REKI,一个拥有24亿参数的视觉语言动作模型(VLA),在性能和尺寸之间取得了新的平衡。REKI在公开数据上进行了预训练,并引入了一个使用寄存器令牌的内存机制,以访问最近的 past 信息,据报道这可以减少振荡并提高模拟和真实机器人上的成功率。该模型的设计优先考虑了训练和推理的效率,其创建者已发布了完整的代码和预训练权重。 AI
影响 该模型的高效设计和内存功能可能会影响未来机器人和具身AI系统的发展。
排序理由 该集群描述了一篇介绍新颖模型架构及其在基准测试中性能的新研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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