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English(EN) RynnVLA-Latent: Scaling Robotic Manipulation Foundation Models with 3D-Grounded Latent Actions

新框架RynnVLA-Latent使用潜在动作扩展机器人操作模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了RynnVLA-Latent，一个旨在扩展机器人操作视觉-语言-动作（VLA）模型预训练的新框架。该方法利用源自多样化视频数据的潜在动作，绕过了特定于具身调优的需求，并克服了稀缺动作标记演示的局限性。RynnLAM组件从视觉转换中学习连续的、3D接地的潜在动作，使模型能够捕捉与控制相关的运动。该框架在包括LIBERO、LIBERO-Plus、VLABench和RoboTwin 2.0在内的各种模拟和真实世界机器人基准测试中都表现出高成功率。 AI

影响 该框架通过实现更高效、可扩展的VLA模型训练，有望显著提升机器人操作能力。

排序理由 该集群描述了一篇研究论文，其中详细介绍了一种用于训练AI模型的新框架和方法论。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    RynnVLA-Latent：通过3D接地潜在动作扩展机器人操作基础模型

    RynnVLA-Latent leverages latent actions derived from diverse video to pretrain large vision-language-action policies, achieving high success across simulated and real-world robot benchmarks without embodiment-specific tuning.

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