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VLA-JEPA
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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。
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LeRobot v0.6.0 增加了世界模型、新的 VLA 和改进的数据集
LeRobot v0.6.0 已发布，在机器人 AI 领域取得了重大进展。此次更新引入了 VLA-JEPA、FastWAM 和 LingBot-VA 等新的世界模型策略，使机器人能够“想象”未来的场景。它还通过 GR00T N1.7 和 MolmoAct2 等多个新的视觉-语言-动作 (VLA) 模型扩展了模型库，并引入了用于奖励模型的新 API。数据集管道的增强功能包括更快的加载和深度支持，以及新的模拟基准和改进的训练能力。