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TrackVLA++
TrackVLA++
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新模型和框架推动具身AI能力发展
研究人员正在开发先进的模型和框架，以实现更具能力的具身人工智能。一种方法是Athena-Brain-8B，一个为设备端机器人大脑设计的8B LLM，展现出强大的通用智能和具身交互能力，并能给出简洁的响应。另一篇论文探讨了Edmund Berkeley和David L. Heiserman的历史工作，将其视为一个未被充分探索的具身智能架构，将逻辑与硬件和时间扩展行为联系起来。此外，一个1.5B的开源VLA模型MiniCPM-Robot，…
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OA-VAT管道通过实例判别和遮挡规划增强视觉跟踪
研究人员开发了OA-VAT，这是一个旨在通过解决视觉相似干扰物和遮挡等挑战来改进视觉主动跟踪（VAT）的新管道。该系统使用具有DINOv3特征的免训练初始化模块来创建不同的实例原型，从而减轻混淆。它还包含一个具有卡尔曼滤波器的在线增强跟踪器以提高稳定性，以及一个利用条件扩散进行路径生成的遮挡感知轨迹规划器。实验表明，OA-VAT在各种基准测试中均取得了最先进的性能，运行效率为35 FPS。