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LIBERO-Safety
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CarryOn系统增强VLA模型，实现个性化、可靠的机器人辅助
研究人员开发了CarryOn，一个双环系统，旨在增强现有视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人辅助方面的能力。CarryOn通过引入一个用于持续用户和场景上下文的规划环路，以及一个用于安全监督和恢复技能的执行环路，来解决个性化和可靠性方面的局限性。评估表明，违规率显著降低，任务成功率和恢复能力大幅提高。
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新的VLA-ULAP系统通过减少云调用来提高边缘AI效率
研究人员开发了VLA-ULAP系统，该系统结合了基于云的视觉-语言-动作（VLA）模型和一个轻量级的本地预测器，以提高边缘设备的效率和速度。这种方法显著减少了所需的远程VLA调用次数，在保持高成功率的同时降低了推理时间和能耗。VLA-ULAP在NVIDIA Jetson Orin Nano等硬件上展示了其有效性，在模拟和物理环境中均优于其他方法。