Vision-langage-action

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

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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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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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Green-VLA : modèle vision-langage-action par étapes pour les robots généralistes

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VLA-RFT fournit des ressources de réglage fin du renforcement pour les modèles vision-langage-action.

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WholebodyVLA étudie les représentations latentes de VLA pour la locomotion et la manipulation du corps entier.

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Le référentiel officiel de la première version du modèle de fondation ACE-Brain.

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Le dépôt officiel de l'article : Agentic Robot : A Brain-Inspired Framework for Vision-Language-Action Models in Embodied Agents

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Anchor-Align étudie le réglage fin du VLA avec l'ancrage de la représentation et l'alignement langage-action.

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

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

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

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

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

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HEX est un cadre vision-langage-action du corps entier pour les robots humanoïdes de taille réelle.

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La série InternVLA-A étudie la compréhension, la génération et l'action pour la manipulation robotique.