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DeeR VLA · yueyang130
DeeR-VLA untersucht dynamische multimodale Modellinferenz für die Roboterausführung.
Vision-Sprache-Aktion
Forschen und Lernen / Forschung
Das fantastische VLM-basierte VLA für Robotermanipulation sammelt VLA-Modelle, die auf großen Vision-Language-Modellen basieren.
Das fantastische VLM-basierte VLA für Robotermanipulation sammelt VLA-Modelle, die auf großen Vision-Language-Modellen basieren.
Zusammenfassung des Herausgebers: „Eine kuratierte Liste großer VLM-basierter VLA-Modelle für die Robotermanipulation.“
Verwenden Sie das Repository, um die Implementierung, Dokumentation und unterstützten Arbeitsabläufe zu überprüfen. Dieser Verzeichniseintrag identifiziert den Betreuer, die Codelizenz und zugehörige Ressourcen; Es wird nicht behauptet, dass das Projekt auf Ihrem Roboter installiert oder getestet wurde.
Codelizenzen decken nicht automatisch Modellgewichte, Datensätze oder Hardwaredesigns ab. Nicht erfasste Lizenzdetails bedürfen der Bestätigung durch den Herausgeber.
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DeeR-VLA untersucht dynamische multimodale Modellinferenz für die Roboterausführung.
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Feinabstimmungstools zur Anpassung der OpenVLA-Aktionsvorhersage.
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LEO-Forschungsimplementierung für einen generalistischen verkörperten Agenten in 3D-Umgebungen.
Frameworks für das Lernen von Robotern
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🔥 SpatialVLA: ein räumlich verbessertes Vision-Sprach-Aktionsmodell, das auf 1,1 Millionen echten Roboterepisoden trainiert wurde. Akzeptiert bei RSS 2025.
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Offizieller Code für MoLe-VLA: Dynamisches Layer-Skipping-Vision-Language-Action-Modell über Layer-Mixture-of-Layers für eine effiziente Robotermanipulation
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