Modèles

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BFM_Zero : un modèle de base comportemental incitatif pour le contrôle humanoïde utilisant l'apprentissage par renforcement non supervisé

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BitVLA implémente des modèles vision-langage-action 1 bit pour la manipulation robotique.

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C³-JEPA étudie un modèle mondial multi-vues pour la récupération sous-marine des ROV.

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CATok étudie la tokenisation des actions causales pour les politiques de robots avec recuit conditionnel dans la correspondance de flux.

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CLP-VLA fournit un code de réglage fin et d'évaluation axé sur les couches pour les modèles VLA.

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La politique de cohérence étudie la distillation des politiques visuomotrices à l’aide de modèles de cohérence.

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Référentiel de codes officiel de l'article « CoorDex : Coordinating Body and Hand Priors for Continuous Dexterous Humanoid Loco-Manipulation »

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Implémentation officielle de CoPa : Manipulation robotique générale via des contraintes spatiales de pièces avec des modèles de fondation

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Un cadre politique inter-incarnations pour l’apprentissage des robots.

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DEAS Isaac GR00T fournit des ressources de configuration combinant DEAS, Isaac GR00T et RoboCasa.

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Deep RL Grasping fournit un code de formation et d'évaluation pour les politiques de saisie robotique en profondeur/RVB-D.

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Dexora fournit des ressources politiques VLA pour une dextérité bimanuelle à haut degré de liberté.

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Code officiel et données de DexWM (« Les modèles mondiaux peuvent exploiter des vidéos humaines pour une manipulation adroite »).

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DreamX-Phi fournit un modèle de monde vidéo conditionné par l'action pour la manipulation robotique.

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DynamicVLA fournit des ressources de recherche pour la manipulation robotique d'objets dynamiques.

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Le projet EAI2025 combine le mappage sémantique 3D et le déploiement de VLA pour la manipulation.

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Ego-World JEPA étudie la factorisation latente ego/monde pour la planification sur PushT.

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Emma-X : un modèle d'action multimodal incarné avec une chaîne de pensée fondée et un raisonnement spatial prospectif

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EquiDexFlow fournit des flux génératifs fondés sur le contact pour une préhension adroite.

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Implémentation officielle de « EVA : alignement des modèles du monde vidéo avec les actions de robots exécutables via Inverse Dynamics Rewards »

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EVEWorld étudie la supervision de l'évolution physique et la cohérence temporelle dans les modèles du monde incarné.

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FLUX 3 Action fournit des ressources de modélisation et de prédiction d'action mondiale pour les robots et les simulateurs.

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Vers des modèles mondiaux gaussiens évolutifs pour la manipulation robotique

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Modèles robotiques Google DeepMind reliant la perception et l'action.