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来自艾伦人工智能研究所的机器人操纵模型资源。

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InternNav提供了用于开发导航基础模型的平台。

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DayDreamer提供用于物理机器人学习的世界模型方法。

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用于机器人控制的视频动作模型研究项目。

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用于机器人感知的物体姿态估计研究工具。

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Physical Intelligence提出的机器人基础模型架构π₀的实现

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GraspVLA提供用合成动作数据预训练的抓取模型研究。

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通过 Lipschitz 约束策略学习平滑的人形运动

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🔥 SpatialVLA：一种空间增强的视觉-语言-动作模型，经过 110 万个真实机器人场景的训练。于 RSS 2025 接受。

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我们的论文《引导你的通才：通过价值指导改进机器人基础模型》（CoRL 2024）的正式实施

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MoLe-VLA的官方代码：通过混合层实现高效机器人操作的动态跳层视觉语言动作模型

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BAAI UniVLA提供统一的视觉-语言-动作模型研究项目。

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论文：“PhysHSI:Towards a Real-World Generalized and Natural Humanoid-Scene Interaction System”的正式实施

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UniAct研究具体基础模型的通用动作表示。

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四足机器人A1具有AMP的自然运动、跳跃和恢复

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X-VLA研究用于跨实施例视觉-语言-动作学习的软提示变换器。

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HiMoE-VLA研究用于视觉-语言-动作学习的分层专家混合策略。

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DreamDojo研究从人类视频数据学习的机器人世界模型。

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论文“SR-AIF：通过主动推理和世界模型解决来自像素的稀疏奖励机器人任务”的正式实施

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SimpleVLA-RL提供VLA策略的强化学习训练资源。

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VLAC:用于机器人现实世界强化学习的视觉-语言-动作-批评模型

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VLA-RL提供用于使VLA模型适应机器人操作的强化学习代码。

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LingBot-VLA提供视觉-语言-动作基础模型项目。

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FOCA研究面向未来的数据高效VLA适应的调节。