Visão-linguagem-ação

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Recursos de código e modelo para políticas de robôs de Inteligência Física.

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Recursos de modelo básico de robô para fluxos de trabalho de aprendizagem humanóide.

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NVIDIA Alpamayo 1.5 Nano é um modelo VLA de raciocínio aberto de 10B para veículos autônomos com raciocínio aprimorado de aprendizado por reforço, orientação de navegação e resposta visual a perguntas.

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DeeR-VLA estuda inferência dinâmica de modelos multimodais para execução de robôs.

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Ferramentas de ajuste fino para adaptar a previsão de ação OpenVLA.

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O InternVLA-M1 fornece uma estrutura de visão-linguagem-ação espacialmente guiada para políticas de robôs.

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Liberação oficial de código e ponto de verificação para modelos de base de robôs móveis: GNM, ViNT e NoMaD.

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Este repositório é a implementação de "NaVILA: Legged Robot Vision-Language-Action Model for Navigation"

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Uma estrutura para conectar modelos de linguagem de visão a ações robóticas.

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Pesquisa de políticas de robôs usando representações de ações latentes.

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InternNav fornece uma plataforma para o desenvolvimento de modelos básicos de navegação.

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Implementação de π₀, a arquitetura do modelo de base robótica proposta pela Physical Intelligence

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GraspVLA fornece pesquisa de modelo de apreensão pré-treinada com dados de ação sintéticos.

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🔥 SpatialVLA: um modelo de visão-linguagem-ação espacialmente aprimorado que é treinado em 1,1 milhão de episódios reais de robôs. Aceito em RSS 2025.

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implementação oficial do nosso artigo Steering Your Generalists: Improving Robotic Foundation Models via Value Guidance (CoRL 2024)

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Código oficial para MoLe-VLA: modelo de ação de linguagem de visão com salto dinâmico de camadas por meio de mistura de camadas para manipulação eficiente de robôs

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BAAI UniVLA fornece um projeto de pesquisa de modelo unificado de visão-linguagem-ação.

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UniAct estuda representações de ação universal para modelos de fundação incorporada.

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O X-VLA estuda transformadores acionados por software para aprendizagem de visão-linguagem-ação de incorporação cruzada.

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HiMoE-VLA estuda políticas hierárquicas de mistura de especialistas para aprendizagem de visão-linguagem-ação.

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SimpleVLA-RL fornece recursos de treinamento de aprendizagem por reforço para políticas VLA.

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VLAC: um modelo de visão-linguagem-ação-crítica para aprendizagem robótica por reforço no mundo real

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VLA-RL fornece código de aprendizagem por reforço para adaptar modelos VLA à manipulação robótica.

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LingBot-VLA fornece um projeto de modelo básico de visão-linguagem-ação.