Modelli visione-linguaggio-azione

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Risorse di codice e modello per le politiche sui robot di intelligenza fisica.

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Risorse del modello di base dei robot per flussi di lavoro di apprendimento degli umanoidi.

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NVIDIA Alpamayo 1.5 Nano è un modello VLA di ragionamento aperto 10B per veicoli autonomi con ragionamento avanzato con apprendimento per rinforzo, guida alla navigazione e risposta visiva alle domande.

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DeeR-VLA studia l'inferenza dinamica di modelli multimodali per l'esecuzione di robot.

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Strumenti di perfezionamento per adattare la previsione dell'azione OpenVLA.

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InternVLA-M1 fornisce un quadro di visione-linguaggio-azione guidato spazialmente per le politiche sui robot.

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Rilascio ufficiale del codice e del punto di controllo per i modelli di base dei robot mobili: GNM, ViNT e NoMaD.

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RDT-1B: un modello di base di diffusione per la manipolazione bimanuale

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Questo repository è l'implementazione di "NaVILA: Legged Robot Vision-Language-Action Model for Navigation"

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Un quadro per collegare i modelli del linguaggio visivo alle azioni robotiche.

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Ricerca sulle politiche dei robot utilizzando rappresentazioni di azioni latenti.

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

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

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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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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.