UniVLA 是什么?它如何让机器人真正理解并执行复杂任务 想象一下,你正在教一个机器人完成”把螺丝刀放回工具箱”这个简单动作。传统方法需要为这台特定机器人编写精确的动作指令: …
探索NVIDIA Cosmos Reason2:物理AI与机器人学的推理视觉语言模型 摘要 NVIDIA Cosmos Reason2是一个开源、可定制的推理视觉语言模型(VLM),专为物理AI和机器 …
Dream-VL 与 Dream-VLA:基于离散扩散语言模型的视觉-语言与视觉-语言-动作统一框架 Snippet(50–80字): Dream-VL 在 12M 多模态数据上采用离散扩散训练,针对 …
GigaWorld-0:世界模型作为数据引擎赋能具身AI 什么是GigaWorld-0?它是一个统一的框架,专门设计用于为视觉-语言-动作学习提供数据引擎,帮助具身AI系统高效生成合成数据。本文将探讨 …
MemoryVLA:受人类记忆启发的机器人操作模型解析 本段欲回答的核心问题 MemoryVLA是什么?它如何解决传统机器人操作模型在长时序任务中的不足? 本文深入解析MemoryVLA——一种受人类 …
V-JEPA 2:Meta 发布世界模型新突破,让AI像人类一样理解物理世界 无需预先训练即可操控陌生物体,65%-80%成功率革新机器人学习范式 引言:人类为何天生懂物理? 想象将网球抛向空中——我 …
SmolVLA:让机器人更聪明、更便宜的视觉-语言-动作模型 无需昂贵硬件,单张消费级显卡即可训练,部署在CPU也能流畅运行——这就是为普惠机器人而生的SmolVLA。 为什么机器人需要“多模态大脑” …