Vision-Sprach-Aktionsmodelle

Forschung

Code- und Modellressourcen für Roboterrichtlinien für physische Intelligenz.

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Ressourcen für Roboterfundamentmodelle für humanoide Lernabläufe.

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NVIDIA Alpamayo 1.5 Nano ist ein offenes 10B-Begründungs-VLA-Modell für autonome Fahrzeuge mit durch Verstärkungslernen verbessertem Denken, Navigationsführung und visueller Fragebeantwortung.

Forschung

DeeR-VLA untersucht dynamische multimodale Modellinferenz für die Roboterausführung.

Forschung

Feinabstimmungstools zur Anpassung der OpenVLA-Aktionsvorhersage.

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InternVLA-M1 bietet ein räumlich geführtes Vision-Sprach-Aktions-Framework für Roboterrichtlinien.

Forschung

Offizielle Code- und Checkpoint-Veröffentlichung für mobile Roboterfundamentmodelle: GNM, ViNT und NoMaD.

Open Source

RDT-1B: ein Diffusionsfundamentmodell für die bimanuelle Manipulation

Forschung

Dieses Repository ist die Implementierung von „NaVILA: Legged Robot Vision-Language-Action Model for Navigation“

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Ein Framework zur Verbindung von Vision-Sprachmodellen mit Roboteraktionen.

Forschung

Roboterpolitikforschung unter Verwendung latenter Handlungsdarstellungen.

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InternNav bietet eine Plattform für die Entwicklung von Navigationsgrundmodellen.

Forschung

Implementierung von π₀, der von Physical Intelligence vorgeschlagenen Roboter-Grundmodellarchitektur

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GraspVLA bietet Greifmodellforschung, die mit synthetischen Aktionsdaten vorab trainiert wurde.

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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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offizielle Umsetzung für unser Paper Steering Your Generalists: Improving Robotic Foundation Models via Value Guidance (CoRL 2024)

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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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BAAI UniVLA bietet ein einheitliches Forschungsprojekt für Vision-Sprach-Aktionsmodelle.

Forschung

UniAct untersucht universelle Aktionsdarstellungen für verkörperte Fundamentmodelle.

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X-VLA untersucht Soft-Prompted-Transformatoren für das verkörperungsübergreifende Lernen von Vision, Sprache und Aktion.

Forschung

HiMoE-VLA untersucht hierarchische Expertenmischungsrichtlinien für Vision-Sprache-Aktion-Lernen.

Forschung

SimpleVLA-RL bietet Schulungsressourcen zur Verstärkung des Lernens für VLA-Richtlinien.

Forschung

VLAC: Ein visionäres, handlungskritisches Modell für robotergestütztes Verstärkungslernen in der realen Welt

Forschung

VLA-RL bietet Reinforcement-Learning-Code zur Anpassung von VLA-Modellen an die Robotermanipulation.