Modelli

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Risorse sui modelli di manipolazione dei robot dell'Allen Institute for AI.

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InternNav fornisce una piattaforma per lo sviluppo di modelli fondamentali di navigazione.

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DayDreamer fornisce metodi basati su modelli mondiali per l'apprendimento dei robot fisici.

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Un progetto di ricerca sul modello di azione video per il controllo robotico.

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Strumenti di ricerca per la stima della posa degli oggetti per la percezione robotica.

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Implementazione di π₀, l'architettura del modello di base robotica proposta da Physical Intelligence

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GraspVLA fornisce la ricerca sui modelli di presa preaddestrati con dati di azione sintetica.

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Apprendimento della locomozione umanoide fluida attraverso politiche vincolate da Lipschitz

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🔥 SpatialVLA: un modello di visione-linguaggio-azione potenziato dallo spazio addestrato su 1,1 milioni di episodi di robot reali. Accettato all'RSS 2025.

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implementazione ufficiale del nostro documento Steering Your Generalists: Improving Robotic Foundation Models via Value Guidance (CoRL 2024)

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Codice ufficiale per MoLe-VLA: modello dinamico di azione del linguaggio visivo con salto di livello tramite miscela di livelli per un'efficiente manipolazione del robot

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BAAI UniVLA fornisce un progetto di ricerca sul modello unificato di visione-linguaggio-azione.

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Implementazione ufficiale del documento: "PhysHSI: Towards a Real-World Generalizable and Natural Humanoid-Scene Interaction System"

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UniAct studia rappresentazioni universali dell'azione per modelli di fondazione incarnati.

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Locomozione naturale, salto e recupero del robot quadrupede A1 con AMP

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X-VLA studia i trasformatori soft-prompted per l'apprendimento incrociato visione-linguaggio-azione.

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HiMoE-VLA studia politiche di combinazione gerarchica di esperti per l'apprendimento visione-linguaggio-azione.

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DreamDojo studia i modelli del mondo dei robot appresi dai dati video umani.

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Implementazione ufficiale del documento "SR-AIF: Solving Sparse-Reward Robotic Tasks from Pixels with Active Inference and World Models"

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SimpleVLA-RL fornisce risorse di formazione sull'apprendimento per rinforzo per le politiche VLA.

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VLAC: un modello critico visione-linguaggio-azione per l'apprendimento robotico rinforzato nel mondo reale

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VLA-RL fornisce codice di apprendimento per rinforzo per adattare i modelli VLA alla manipolazione robotica.

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LingBot-VLA fornisce un progetto modello di base visione-linguaggio-azione.

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L'UFAC studia il condizionamento orientato al futuro per un adattamento VLA efficiente in termini di dati.