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SP-VLA
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新的SP-HLM框架增强了人形机器人的运动操纵能力
研究人员开发了SP-HLM，一个新颖的人形机器人框架，通过将高级任务策略与全身控制分离来改进运动操纵。该系统利用稀疏姿态驱动接口，结合关键身体姿态和学习到的潜在运动先验来表示空间意图和协调。该框架包括一个用于预测稀疏姿态和关节位置的视觉-语言-动作模型（SP-VLA），一个用于实时协调运动的运动生成模型（SP-MGM），以及一个用于将显式目标与隐式运动先验集成的通用运动跟踪器（SP-GMT）。在模拟和真实人形机器人上的实验表明，SP-…
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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。