探索SAPCE动作，VLA如何改变？?

Machine Pro的心脏·沟通成员第16周---本周解释了AI机器人技术值得重要的行业--- 1。探索动作SAPCE，VLA如何改变？目前，VLA研究的主要方向是什么？需要解决哪些主要挑战？在VLA研究的关键问题和道路上，该行业中的共识和非共识是什么？ ... 2。拥有5亿个活跃用户的Openai的“弱点”是什么？山姆·奥特曼（Sam Altman）如何回应OpenAI版权问题？在安全培训中，OpenAI的主要“弱点”是什么？ AGI的时刻何时为人们带来好处？您必须采取什么实际行动来确保人工智能的安全？ ...新闻通讯的完整版本包含2个特殊的P解释，即本周的主要机器人技术问题，包括8个技术方面，10个国内方面和10个外国方面。这个沟通问题有一个总共有18,529个单词，可以免费阅读8％。可以将99个微信豆的消费交换，以完全解释此问题（大约9.9元人民币9.9）重要对象的解释①探索SAPCE动作，VLA如何变化？ VLA如何从语言空间到动作空间？ 1。在2025年初，体现智能领域的好消息经常出现。体现的情报公司和小组（例如AI，NVIDIA和Zhiyuan机器人）随后发布了产品演示和开发模型。许多VLA模型都出现在一个模型中，这也引起了人们对这种多模型模型的广泛关注。 ①多个PAG -UVLA的NLAD来自顶级AI公司，例如发布Gemini Robotics的Google团队，NVIDIA发布了N1，将N1送给GTC，Microsoft发布了VLA Basic Model Magma。 ②许多家庭和外国企业家还发布了他们的VLA模型，例如The Figure发布的Helix，Galaxy General Motors ReleaZhiyuan机器人Sed Graspvla发布了GO-1基本模型和别墅建筑。 2。这些VLA模型在发布时显示了机器人控制任务的更大性能，但是由于不同模型和模型体系结构的特征不同，该行业开始关注“ VLA”属性和方案的差异。 3。VLA（视觉语言 - 动作模型）是一种在体现智能研究中制作的多模型模型，用于在体现智能系统面临的机器人条件下处理thoseactivity。 Google DeepMind于2023年7月发布的RT-2被认为是第一个VLA，并且该概念在体现的智能，机器人技术和智能表现方面迅速扩展。 ①体现智能被认为是实施AGI的有效途径，其特征是它涉及控制体现智能以在物理世界中进行活动的控制，而机器人是最受欢迎的领域体现智力的研究。 ②在语言条件下的机器人活动中，技术必须具有理解语言说明，视觉上查看环境并产生适当动作的能力，因此需要VLA多模式能力。 ③与 - 研究Pstrenthening的深度方法相比，VLA在复杂环境中具有更强的灵活性，灵活性和能力，因此它们不仅适用于受控环境（例如工厂）的活动，而且适合日常作业。 ④在RT-2发行后不久，这家智能驾驶公司的Wayve团队在2023年9月以类似的概念（称为Lingo-1）提出了一个视觉语言动作模型（VLAM），该模型称为Lingo-1，这可以解释通过语言自动驾驶系统的逻辑行为。 。到2024年底，中国科学院自动化研究所的研究人员在Zhihu文章中分享了他对VLA的想法，并试图总结适当的各种VLA解决方案的关系。 ①本文将VLA方案分为五个Kattack，尤其是经典方案，预训练的LLM/VLM方案，基于模型的方案的扩散，LLM和基于基于模型的基于模型的方案，以及视频生成和相反的动力学。表：各种VLA技术解决方案[1-1] 5的摘要。在所有类型的VLA解决方案中，Sergey Levine的创业公司PI，AI和Zhiyuan Robot的创业公司在体现智能领域中均已启动，他们的相关产品是逐步逐步公开的，是逐步公开的体现的Intelligence Systems。这些模型由于能力而引起了极大的关注。 [1-2] 6。π0是Sergey Levine的PI团队在2024年10月提出的端到端VLA，也称该团队的“通用机器人”方法。 [1-3]①π0由预先训练的VLM作为主要脊柱组成，采用了基于流动流的祸害方法，并在动作中添加了一个独立的专家模块。