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RoboCasa365
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新的VLA模型通过远见和大规模数据增强机器人操作能力
研究人员开发了新的方法来提高机器人领域中视觉-语言-动作（VLA）模型的性能，特别是在复杂、长周期的任务方面。一种方法是“远见残差强化学习”（Foresight Residual RL），它通过引入预测未来子任务成功率的远见值来增强信用分配，从而显著提高整体任务完成率。另一项开发是Xiaomi-Robotics-1，它使用超过10万小时的真实世界机器人轨迹和一个自动标注流程来扩展VLA模型，在各种基准测试中展示了强大的性能和高效的微调…
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Qwen-RobotManip 模型通过统一对齐技术推进机器人操作
研究人员开发了 Qwen-RobotManip，一个专为机器人操作设计的通用基础模型，该模型利用了统一的对齐框架。这种方法使模型能够有效地在包括人类视频和合成机器人轨迹在内的大规模、多样化数据集上进行训练，克服了以往异构操作数据的挑战。该模型展示了涌现的泛化能力，例如零样本指令遵循和跨具身迁移，在各种分布外基准测试中表现优于现有的最先进模型，并在真实机器人平台上展现出潜力。