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SimplerEnv-Bridge
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G0.5模型将机器人推理与行动整合到单一流中
研究人员推出G0.5，这是一种新颖的自回归视觉-语言-行动（VLA）模型，它在一个Transformer解码器中整合了推理和行动生成。这种方法使VLM能够充当决策者，而不仅仅是上下文编码器。G0.5利用了一个可学习的行动分词器，用于共享的行动词汇表，一个用于交错推理和行动的思维链流，以及一个用于历史上下文的视觉记忆模块。该模型在七个不同的机器人基准测试中表现出最先进的性能，包括真实世界的机器人和长时程操作任务。
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Reflective VLA 通过行动后果提高具身AI的泛化能力
研究人员推出了一种新颖的视觉-语言-行动（VLA）模型方法Reflective VLA，旨在提高具身控制任务的泛化能力。与仅依赖当前观察的反应式模型不同，Reflective VLA 整合了观察-行动-后果三元组的历史记录。这种上下文使模型能够更好地理解机器人校准和驱动偏差等部署特定因素。在标准和分布偏移环境中的实验表明，Reflective VLA 显著提高了成功率，尤其是在具有挑战性的跨环境泛化场景下。