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 · VLM是一种能够处理图像和自然语言文本的机器学习模型，它可以将一张或多张图片作为输入，并生成一系列标记来表示自然语言。 然而， VLA不仅限于此，它还利用了机器人或汽车运动轨迹的数据，进一步训练这些现有的VLM，以 输出可用于机器人或汽车控制的动作序列。 通过这种方式，VLA可以解释复杂的指令并在物理世界中执行相应的动作。 从单模态模型到多模态模型的演变，为 VLA 模型的引入奠定了基础。 计算机视觉领域的关键进步（蓝色）包括 …

现在具身智能VLA主要分成哪些方案？ 1️⃣ 经典方案用encoder-decoder型Transformer或类似的结构from scratch训练，把机器人状态和视觉观测当成latent con…

Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics的研究者提出了TinyVLA——这是一种不需要大规模的机器人数据预训练且能够实现快速推理的VLA模型，其对应的论文为《TinyVLA: Towards Fast, Data-Efficient Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation》

2024年9月12日 · OpenVLA，一个7 B参数的开源视觉语言动作模型（VLA），在Open X-Embodiment数据集的970 k机器人集上进行了训练。 OpenVLA为通用机器人操作策略设定了一个新的艺术状态。 它支持开箱即用控制多个机器人，并可以通过参数 高效的 微调快速适应新的机器人领域。 OpenVLA权重和PyTorch训练管道是 完全开源 的，可以从HuggingFace下载和微调模型。 在互联网规模的视觉语言数据和多样化的机器人演示的组合上预先训练的大型策略有可能 …

该工作提出了 RoboMamba，这是一个高效的VLA模型，它将视觉编码器与具有线性复杂度的 Mamba LLM相结合，具备视觉常识和机器人相关的推理能力。 为了使 RoboMamba 具备动作 …

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:

2025年1月2日 · 近年来， 视觉语言基础模型 （Vision Language Models, VLMs）大放异彩，在多模态理解和推理上展现出了超强能力。 现在，更加酷炫的 视觉语言动作模型 （Vision-Language-Action Models, VLAs）来了！ 通过为 VLMs 加上动作预测模块，VLAs 不仅能 “看” 懂和 “说” 清，还能 “动” 起来，为机器人领域开启了新玩法！ 虽然 VLAs 在各种任务和场景中表现抢眼，但大家在模型设计上却走了很多不同的路，比如用什么架构、怎么选数据、怎么调训练策略等等，这 …

2024年12月22日 · 而 VLA 模型，就是在 VLM 基础上利用机器人或者汽车运动轨迹数据，进一步训练这些现有的 VLM，以输出可用于机器人或者汽车控制的文本编码动作。 这些经过进一步训练的 VLM 被称为视觉-语言-动作 (VLA) 模型。 通过结合视觉和语言处理，VLA 模型可以解释复杂的指令并在物理世界中执行动作。 上面Google Deepmind RT-2的图片，非常好的图像化解释VLA，VLA (RT-2) = VLM + 机器运动数据（RT-1）。 VLA 有哪些优点. 首先，VLA是一个端到 …