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FOCA · cair-vinuni
L'UFAC studia il condizionamento orientato al futuro per un adattamento VLA efficiente in termini di dati.
Visione-linguaggio-azioneLA DIRECTORY DELL'AI INCORPORATA
Esplora modelli di visione-linguaggio-azione e modelli di base della robotica con i collegamenti ufficiali ai progetti.
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L'UFAC studia il condizionamento orientato al futuro per un adattamento VLA efficiente in termini di dati.
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Uni-NaVid: un modello di visione-linguaggio-azione basato su video per unificare le attività di navigazione incarnate.
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Dai modelli di visione-linguaggio-azione a uno stack di apprendimento per robot del mondo reale
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VLA-0 fornisce codice di ricerca per costruire modelli visione-linguaggio-azione da modelli visione-linguaggio.
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Green-VLA: modello di visione-linguaggio-azione a fasi per robot generalisti
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VLA-RFT fornisce risorse di rinforzo per la messa a punto dei modelli visione-linguaggio-azione.
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WholebodyVLA studia le rappresentazioni latenti di VLA per la locomozione e la manipolazione di tutto il corpo.
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Il repository ufficiale della prima versione del modello di fondazione ACE-Brain.
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Anchor-Align studia la messa a punto del VLA con l'ancoraggio della rappresentazione e l'allineamento linguaggio-azione.
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BitVLA implementa modelli di visione-linguaggio-azione a 1 bit per la manipolazione robotica.
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CATok studia la tokenizzazione delle azioni causali per le policy dei robot con ricottura condizionale nella corrispondenza del flusso.
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CLP-VLA fornisce codice di valutazione e regolazione fine focalizzato sui livelli per i modelli VLA.
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DEAS Isaac GR00T fornisce risorse di configurazione che combinano DEAS, Isaac GR00T e RoboCasa.
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Dexora fornisce risorse politiche VLA per la destrezza bimanuale ad alto grado di libertà.
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DynamicVLA fornisce risorse di ricerca per la manipolazione robotica di oggetti dinamici.
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Il progetto EAI2025 combina la mappatura semantica 3D e l'implementazione VLA per la manipolazione.
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Emma-X: un modello di azione multimodale incarnato con catena di pensiero radicata e ragionamento spaziale lungimirante
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FLUX 3 Action fornisce risorse per la modellazione dell'azione mondiale e la previsione dell'azione per robot e simulatori.
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Sito web
Modelli robotici di Google DeepMind che collegano percezione e azione.
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HEX è una struttura di visione-linguaggio-azione per tutto il corpo per robot umanoidi a grandezza naturale.
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La serie InternVLA-A studia la comprensione, la generazione e l'azione per la manipolazione robotica.
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JanusVLN studia la navigazione del linguaggio visivo con memoria semantica e spaziale separata.
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Codice della carta "KERV: Kinematic-Rectified Speculative Decoding for Emfilled VLA Models" accettato da DAC 2026.
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LaST$_0$: catena di pensiero spazio-temporale latente per il modello robotico di visione-linguaggio-azione
Visione-linguaggio-azioneNOTE SULLA SELEZIONE
Controlla le osservazioni supportate e le rappresentazioni delle azioni, le licenze dei checkpoint, i requisiti di calcolo e i set di dati di adattamento. I pesi dei modelli non forniscono un controller già pronto per ogni robot. Pianificare la valutazione in simulazione e test hardware controllati.
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