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ZJU-OmniAI 发布 VLA-Δ：引入物理状态变化监督的视觉-语言-动作模型
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AI 综述
ZJU-OmniAI 研究团队发布论文，提出 VLA-Δ 视觉-语言-动作模型框架。该方法以当前与未来观测之间的物理状态变化作为显式监督目标，作者称在 LIBERO 和 RoboTwin 基准上取得与 SOTA 可比的成绩，并在真实机器人实验中优于 π0.5，推理阶段不增加额外开销。 研究团队为此构建了大规模预训练数据集并标注物理状态变化，代码已开源至 GitHub（github.com/ZJU-OmniAI/VLA-Delta）。
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最新进展10月15日 04:00
VLA-Δ：用物理状态迁移作为显式监督的视觉-语言-动作模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- HF Daily Papers精选VLA-Δ：用物理状态迁移作为显式监督的视觉-语言-动作模型
VLA-Δ 用当前与未来观测之间的物理状态变化作为显式监督目标，在 LIBERO 和 RoboTwin 上取得与 SOTA 可比的成绩，并在真实机器人实验中优于 π0.5，且推理阶段不增加额外开销。作者为此构建了大规模预训练数据集与物理状态变化标注，代码已开源至 https://github.com/ZJU-OmniAI/VLA-Delta。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。