「VLA 强化学习」共找到 1632 篇相关文章
Base44 现在每天增 40 万美金 ARR，华人团队做了一个 AI 学习相机很有意思
被 Wix 收购的 AI Coding 产品 Base44 发展迅猛，每天新增约 40 万美金 ARR。同时，行业对 AI Coding 产品利润存质疑，a16z 反驳后又遭 Cline 批判。此外，还提到华人团队做的 AI 学习相机有创新点。
真机RL杀疯了！机器人自学20分钟100分，数字孪生封神
至简动力等提出数字孪生协同强化学习框架 TwinRL，可在真机高效执行在线强化学习。它用手机构建数字孪生，让机器人先探索再真机操作，20 分钟达 100%成功率，比现有方法快 30%，还降低人类干预。
“VLA和世界模型都不是终局，会有物理世界独有的模型” | 蚂蚁灵波沈宇军@AIGC2026
在2026中国AIGC产业峰会，蚂蚁灵波沈宇军与李根深度对话。沈宇军指出大模型踩中互联网数据红利，但机器人数据空白。他认为VLA和世界模型非具身智能终局，未来会有物理世界独有的模型。
“神经-符号”融合规划器性能显著超越o1：借鉴人类运动学习机制｜中国科学院磐石研发团队
中国科学院磐石研发团队提出新型“神经 - 符号”融合规划器，融合神经与符号规划系统优势，借鉴人类运动学习机制构建双向规划机制，在规划覆盖率和效率上显著超越OpenAI o1，已加入“磐石·科学基础大模型”。
揭秘LLM“思考”之谜：推理即“梯度下降”，元学习框架解构训练过程，还给优化提供新思路
上海AI Lab团队提出RaML框架，从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性，还对比不同训练策略，指出RaML为优化LLM性能提供新思路。
清华姚班团队，开源具身智能视觉语言动作（VLA）模型工具箱，打造行业通用技术底座
清华姚班团队所在的原力灵机公司，开源了基于PyTorch的视觉语言动作（VLA）模型工具箱Dexbotic。它能打造通用底座，解决行业研发困境，其预训练模型表现出色，还与Hugging Face合作推出评测平台。
模拟大脑功能分化！北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA，让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow（FiS-VLA）全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型，将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型，实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异，控制频率大幅领先。
通义团队提出环境Scaling：自动构建环境，并自主学习和成长，可让30B比肩1T效果
阿里巴巴通义实验室团队论文提出通过程序化、自动化构建模拟环境，让语言模型自主交互学习。基于此训练的AgentScaler模型，数十亿参数就达万亿级模型性能，为轻量级代理智能发展带来新可能。
小米的首代机器人VLA大模型来了！丝滑赛德芙，推理延迟仅80ms丨全面开源
具身机器人成科技新热点，大家期待其释放生产力。小米首代具身VLA大模型Xiaomi - Robotics - 0抓间歇停顿问题，4.7B参数规模下推理延迟仅80ms，还做三项技术创新，且全面开源。
智能流体力学专题研讨会特邀报告3｜边鑫：混合深度学习与迭代方法的粘性不可压流动加速求解
2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在青岛举行，智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉领域进展。边鑫作《混合深度学习与迭代方法的粘性不可压流动加速求解》报告，介绍HyDEA求解框架。