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原创 最新推荐文章于 2026-08-22 22:37:27 发布 478 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
VLA-2025-03：GR00T N1【骨架：Eagle-2；端到端双系统VLA：S2 VLM+S1 DiT+FM；数据：单/双臂+人形，机器人+人类+仿真+神经共592.9M帧/8375.7小时】 通用机器人需要多功能的躯体和智能的头脑。近年来，人形机器人的发展在构建人类世界中通用自主性的硬件平台方面展现出巨大潜力。一个基于海量多样化数据源训练的机器人基础模型，对于使机器人能够推理新情况、稳健应对现实世界的多变性以及快速学习新任务至关重要。为此，我们推出了GR00T N1，一个面向人形机器人的开放基础模型。GR00T N1是一个具有双系统架构的视觉‑语言‑动作（VLA）模型。视觉语言模块（系统2）通过视觉和语言指令来解读环境。随后的扩散Transformer模块（系统1）实时生成流畅的电机动作。 阅读详情

0. 结果可能出不来这些东西都是因为编程能力和经验的问题。

1.关键是想清楚要做什么——这些是需要把paper写出来，给w看到计划的算法和框架。

实验的事情可以解决的方式有很多啊。

w可能帮忙想通过什么方式做，然后再做实现。

2. 想想可以用一个什么样的拓扑或程序结构表达想说明的意思，然后我们可以再讨论用什么结构来写。

拓扑和协议和算法

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具身智能【2026-01】：Being-H0.5【VLA + Flow Matching】【MoT+MoE架构】【UniHand2.0数据集：4 亿个样本/35000小时 】 BeingBeyond Teamhttps://research.beingbeyond.com/being-h05Real-World Deployment Figure 1: Being-H0.5 at a Glance. We scale human-centric robot learning with Being-H0.5 toward cross-embodiment generalization. We introduce UniHand-2.0, a large-scale corpus 阅读详情

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