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RT-2
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VLANeXt模型为构建更强大的视觉-语言-动作模型提供配方
研究人员开发了VLANeXt，一种新的视觉-语言-动作（VLA）模型，通过系统地分析和优化设计选择，改进了现有架构。通过统一的框架和评估设置，他们确定了12个关键发现，这些发现构成了构建强大VLA模型的实用配方。VLANeXt在LIBERO和LIBERO-plus等基准测试中表现出色，并在实际应用中显示出有效性。该团队还发布了一个全面的代码库，以促进VLA领域的复现和进一步发展。
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具身AI在CVPR 2026上重新定义计算机视觉的角色
具身AI正将计算机视觉研究的焦点从理解静态图像转移到使智能体能够与现实世界互动和操纵。这一在CVPR 2026上显现的范式转变，通过要求系统不仅要看，还要根据反馈进行行动和学习，重新定义了计算机视觉的价值。从证明存在到扩展能力，这一演变使视觉成为物理智能的基础设施，改变了该领域内问题的定义、评估和解决方式。