端到端大模型2.0 - VLA (Vision Language Action) 是一种先进的多模态机器学习模型，它结合了视觉、语言和动作三种能力，旨在实现从感知输入直接映射到机器人控制动作的完整闭环能力。 这一技术的发展标志着自动驾驶和其他智能系统向更加自主化迈进的重要一步。 VLA模型被开发用于解决 具身智能 中的指令跟随任务。 与以ChatGPT为代表的聊天AI不同，具身智能需要控制物理实体并与环境交互。 机器人是具身智能最突出的领域。 在语言为条件的机器人任务中，策略必须 …

本文详细总结了具身智能中 VLA 的主流方案，包括基于经典 Transformer 结构、预训练 LLM/VLM、扩散模型、LLM + 扩散模型、视频生成 + 逆运动学以及不同类型的端到端方案。

2025年1月6日 · 端到端大模型2.0 - VLA (Vision Language Action) 是一种先进的 多模态 机器学习模型，它结合了视觉、语言和动作三种能力，旨在实现 从感知输入直接映射到机器人控制动作的完整闭环能力。 这一技术的发展标志着自动驾驶和其他智能系统向更加自主化迈进的重要一步。 VLA模型被开发用于解决具身智能中的指令跟随任务。 与以ChatGPT为代表的聊天AI不同，具身智能需要控制物理实体并与环境交互。 机器人是具身智能最突出的领域。 在语言为条件的机器 …

2024年7月8日 · 我们展示了如何使用具有8个GPU的单个节点在BridgeData V2上完全微调OpenVLA。 如果你想使用不同数量的GPU（或节点），你可以在Prismo/conf/VLA.py中修改VLA训练配置。 下载 BridgeData V2 dataset:

2024年12月19日 · VLA模型顾名思义就是vision-language-action model，即用视觉+语言指令作为输入，让模型来决定的操作动作。 知道了需要保存的数据，那么数据集该怎么制作，用什么标准保存？ 实际上在我看来，数据集保存格式只要遵守：数据结构清晰，数据精度不变，存读方便这三点就足够了，目前我接触到的主流有四种格式：.npy,.whl,.hdf5,tfds (这个是一个统一格式，不是后缀，对于OXE数据集，是叫做RLDS，保存是使用tfds的接口来做的)，在这里我之展示我用的三 …

在构建通用机器人策略的其中一种途径是基于VLM微调并进行一定的架构调整来学习机器人基础模型，从而最终成为VLA. 而这个途径之所以广受欢迎，在于VLMs在通过对网络规模数据的广泛训练中展示了学习多模态数据（如文本、图像/视频）的通用且鲁棒的表示的强大能力。 这种能力可以激发机器人基础模型的适应，以弥合高度多样化的开放世界场景和有限的机器人数据之间的差距. 然而，大规模视觉-语言预训练在多大程度上促进通用机器人策略仍然是一个未解决的问题。 …

2025年2月9日 · Current VLA models often focus on scaling the vision-language model (VLM) component, while the action space representation remains a critical bottleneck. This paper introduces DexVLA, a novel framework designed to enhance the efficiency and generalization capabilities of VLAs for complex, long-horizon tasks across diverse robot embodiments.

近期，智驾行业出现了一个融合了视觉、语言和动作的多模态大模型范式——VLA（Vision-Language-Action Model，即视觉-语言-动作模型），拥有更高的场景推理能力与泛化能力。 不少智驾人士都将VLA视为当下“端到端”方案的2.0版本。 事实上，VLA模型最早见于机器人行业。 2023年7月28日，谷歌...

2024年7月23日 · 因为要开始入门具身智能，所以说要阅读代码，显然选择了开源的 OpenVLA，于是在这里记录一下代码的阅读过程。 本人代码水平为，掌握 Pytorch 大多数语法，对于 …

该模型在序列建模方面展现出的卓越性能，为机器人智能注入了新的可能。 基于此，研究团队开发了 RoboMamba —一个端到端的机器人VLA模型，它巧妙地将视觉编码器与Mamba相结合，通过协同训练实现了视觉常识与机器人推理能力的双重提升。