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Wall-OSS-0.5
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开源VLA模型在无微调情况下显示80%的任务进度
一个名为Wall-OSS-0.5的开源视觉-语言-动作（VLA）模型在没有针对特定任务进行微调的情况下，在真实机器人任务上取得了显著进展。该模型在十七项任务中的四项上完成了80%以上的任务，包括拧紧可变形绳索等新颖任务。研究人员强调，该模型似乎在保持通用图像和语言理解的同时，提高了具身基础能力，这在机器人领域通常难以实现的平衡。
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X Square Robot 发布具有开放代码和真实机器人测试的 4B VLA 模型
X Square Robot 发布了 Wall-OSS-0.5，一个拥有 40 亿参数的视觉-语言-动作 (VLA) 模型。该模型构建在 30 亿参数的视觉-语言模型骨干之上，并使用 Transformer 混合架构整合了动作专家。值得注意的是，该研究在微调前对模型在真实机器人上的性能进行了评估，展示了强大的零样本能力以及在任务特定适应后的显著改进。