Visie-taal-actie

Onderzoek

Codeer- en modelbronnen voor robotbeleid voor fysieke intelligentie.

Onderzoek

Hulpbronnen op basis van robots voor humanoïde leerworkflows.

Onderzoek

NVIDIA Alpamayo 1.5 Nano is een open 10B redeneer-VLA-model voor autonome voertuigen met verbeterde redenering door versterkend leren, navigatiebegeleiding en visuele vraagbeantwoording.

Onderzoek

DeeR-VLA bestudeert dynamische multimodale modelinferentie voor robotuitvoering.

Onderzoek

Tools voor het verfijnen van de OpenVLA-actievoorspelling.

Onderzoek

InternVLA-M1 biedt een ruimtelijk geleid visie-taal-actiekader voor robotbeleid.

Onderzoek

Officiële code en controlepuntvrijgave voor mobiele robotfunderingsmodellen: GNM, ViNT en NoMaD.

Open-source

RDT-1B: een diffusiebasismodel voor bimanuele manipulatie

Onderzoek

Deze repository is de implementatie van "NaVILA: Legged Robot Vision-Language-Action Model for Navigation"

Onderzoek

Een raamwerk voor het verbinden van visietaalmodellen met robotacties.

Onderzoek

Robotbeleidsonderzoek met behulp van latente actierepresentaties.

Onderzoek

InternNav biedt een platform voor het ontwikkelen van navigatiebasismodellen.

Onderzoek

Implementatie van π₀, de robotachtige basismodelarchitectuur voorgesteld door Physical Intelligence

Onderzoek

GraspVLA biedt onderzoek naar grijpmodellen, vooraf getraind met synthetische actiegegevens.

Onderzoek

🔥 SpatialVLA: een ruimtelijk verbeterd visie-taal-actiemodel dat is getraind op 1,1 miljoen echte robotafleveringen. Geaccepteerd op RSS 2025.

Onderzoek

officiële implementatie voor ons artikel Steering Your Generalists: Improving Robotic Foundation Models via Value Guidance (CoRL 2024)

Onderzoek

Officiële code voor MoLe-VLA: dynamisch vision-taalactiemodel dat lagen overslaat via een mix van lagen voor efficiënte robotmanipulatie

Onderzoek

BAAI UniVLA biedt een uniform onderzoeksproject naar een visie-taal-actiemodel.

Onderzoek

UniAct bestudeert universele actierepresentaties voor belichaamde funderingsmodellen.

Onderzoek

X-VLA bestudeert zachte transformatoren voor cross-belichaming van visie-taal-actie-leren.

Onderzoek

HiMoE-VLA bestudeert een hiërarchisch mix-of-expertbeleid voor het leren van visie-taalactie.

Onderzoek

SimpleVLA-RL biedt trainingsbronnen voor versterkingsleren voor VLA-beleid.

Onderzoek

VLAC: een visie-taal-actie-kritisch model voor robotisch leren in de echte wereld

Onderzoek

VLA-RL biedt code voor het leren van versterking voor het aanpassen van VLA-modellen aan robotmanipulatie.