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使用世界模型表示的机器人策略项目。

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Uni-NaVid:用于统一具体化导航任务的基于视频的视觉-语言-动作模型。

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人形机器人的世界建模挑战

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用于机器人操纵的语言引导的3D值图规划。

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Being-H是BeingBeyond的以人为中心的具体化基础模型家族。

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从视觉-语言-动作模型到现实世界的机器人学习堆栈

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VLA-0提供用于从视觉-语言模型构建视觉-语言-动作模型的研究代码。

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用于训练、微调和评估世界行动模型的统一框架

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ICCV 2025 | TesserAct：学习 4D 体现世界模型

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Green-VLA:多面手机器人的分阶段视觉-语言-动作模型

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RISE代码：利用组合世界模型自我改进机器人策略

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VLA-RFT为视觉-语言-动作模型提供强化微调资源。

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用于可操纵灵巧操作的世界模型增强的VLA，以及优化的下文训练。

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用于从点云数据进行抓握检测的基线实现。

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机器人世界模型（RWM)和不确定性感知机器人世界模型（RWM-U)的轻量级实现

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WholebodyVLA研究全身运动和操纵的潜在VLA表示。

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3D-CovDiffusion实现用于覆盖路径规划的3D感知扩散策略。

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ACE-Brain基础模型第一版的官方存储库。

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ACOT-VLA-WM是一种先进的视觉-语言-动作机器人框架，它使用预测世界模型来生成视觉子目标，提高长视距机器人操作精度并……

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Aether:几何感知统一世界建模

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“人形策略学习的对抗性运动和运动模仿”的官方代码

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Anchor-Align研究VLA微调与表示锚定和语言-动作对齐。

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AnyLoc提供用于定位的视觉地点识别研究代码。

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用于机器人操纵的基于路点的模仿学习