Modèles

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UniAct étudie les représentations d'action universelles pour les modèles de fondation incarnés.

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Locomotion naturelle, saut et récupération du robot quadrupède A1 avec AMP

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X-VLA étudie les transformateurs à invite logicielle pour l'apprentissage inter-incarnations vision-langage-action.

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HiMoE-VLA étudie les politiques hiérarchiques de mélange d'experts pour l'apprentissage vision-langage-action.

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DreamDojo étudie les modèles du monde robotique tirés des données vidéo humaines.

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Implémentation officielle de l'article « SR-AIF : Solving Sparse-Reward Robotic Tasks from Pixels with Active Inference and World Models »

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SimpleVLA-RL fournit des ressources de formation par apprentissage par renforcement pour les politiques VLA.

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VLAC : un modèle vision-langage-action-critique pour l'apprentissage robotique par renforcement dans le monde réel

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VLA-RL fournit un code d'apprentissage par renforcement pour adapter les modèles VLA à la manipulation robotique.

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Construire des robots à usage général basés sur un modèle de base incorporé

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LingBot-VLA fournit un projet de modèle de fondation vision-langage-action.

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Base de code pour DexMachina : reciblage fonctionnel pour la manipulation agile bimanuelle

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L'OFAC étudie le conditionnement tourné vers l'avenir pour une adaptation VLA efficace en matière de données.

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Une recette d'apprentissage par renforcement guidée par le reciblage minimaliste pour une manipulation adroite

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L'imitation visuelle permet un contrôle humanoïde contextuel. CoRL 2025, Prix du meilleur article étudiant.

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Un projet de politique robotique utilisant des représentations de modèles mondiaux.

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Uni-NaVid : un modèle vision-langage-action basé sur la vidéo pour unifier les tâches de navigation incarnées.

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défi mondial de modélisation pour les robots humanoïdes

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Planification de cartes de valeurs 3D guidées par le langage pour la manipulation de robots.

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Being-H est la famille de modèles de fondation incarnés centrés sur l'humain de BeingBeyond.

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Des modèles vision-langage-action à une pile d'apprentissage de robots du monde réel

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VLA-0 fournit un code de recherche pour créer des modèles vision-langage-action à partir de modèles vision-langage.

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Un cadre unifié pour la formation, le réglage et l'évaluation des modèles d'action mondiaux

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ICCV 2025 | TesserAct : apprentissage des modèles du monde incarné en 4D