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Agilex
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单一AI策略自主控制20种不同机器人本体
一项新的AI策略LingBot-VLA 2.0，已展示出控制20种不同机器人本体的能力，范围从单个机械臂到全人形机器人，所有机器人均自主运行。该通用策略接受了约60,000小时的数据训练，包括真实世界的机器人交互和人类视频。虽然该策略在各种机器人平台上显示出潜力，但其完成任务的成功率差异很大，在最后的精确操作阶段常常失败。
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GEAR-VLA框架增强机器人操作泛化能力
研究人员开发了GEAR-VLA，一个旨在提高视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人操作任务中泛化能力的新框架。该方法通过学习统一的、几何感知的动作表征来解决当前VLA模型的局限性。GEAR-VLA采用粗粒到细粒的学习策略，整合了具身预训练与连续动作专家，并将3D空间骨干网络与VLA表征对齐。该框架还纳入了具身规范化，以实现跨机器人泛化，在多个基准测试中展示了最先进的性能，并在涉及未知物体和不同机器人具身特性的任务中取得了高成功率。