算法论文8
清华&上海AI Lab:SimpleVLA-RL破机器人RL瓶颈
量子位
AI 摘要
清华与上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL,解决VLA模型训练数据成本高、泛化弱的问题。它通过多机制优化,在多基准测试获SoTA,还发现“Pushcut”现象,为VLA模型研发提供新范式。
阅读原文 · 量子位
缺数据也能拿SOTA?清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL,解决了VLA模型训练的核心瓶颈,在多基准测试中实现SoTA性能。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
算法论文8
浙大论文揭露VLM微调真相,给CLIP‘踩刹车’
浙大陈静远教授课题组等提出自适应非对称适配器,放弃对图像分支硬性微调,引入预测置信度自动给视觉塔‘踩刹车’。经实验总结出微调三大核心洞察,在多个数据集测试中表现优异。
AI科技评论
算法论文8
TurboVLA:绕开LLM实现高效动作预测
近年来,VLA模型成通用机器人控制重要路线,但模型大、动作更新慢的矛盾凸显。华中科技大学联合华为提出TurboVLA,绕开大语言模型,形成V+L→A路径,降低成本,保持操作能力。
机器之心
开源动态8
τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕,具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限,上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA,提出分层架构和新推理机制,用大量真机数据训练,在长程任务表现出色。
机器之心
开源动态8
北大开源Jetson - PI,VLA控制频率提8.66倍
文章聚焦让VLA模型在机器人上高效运行难题。北大等团队提出Jetson - PI方案,从异步推理算法等三层面优化,在Jetson Orin上控制频率提升8.66倍,推动具身智能向工业应用跃迁。
机器之心