AnolisVLA轻量视觉-语言-动作模型提出
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AnolisVLA轻量视觉-语言-动作模型提出
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AI 综述
Yusuke Takagi 等作者提出轻量级视觉-语言-动作模型 AnolisVLA，采用深度状态空间模型高效处理多模态序列并生成操作轨迹。 据该研究，在同等参数规模下，AnolisVLA 的任务成功率高于 SmolVLA，推理更快，GPU 显存占用相当；在移动操作任务中，其成功率比 30 亿参数的 π₀.₅ 高出 21 个百分点，推理速度约为其 3 倍。
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最新进展10月15日 12:00
AnolisVLA：面向移动操作的轻量级视觉-语言-动作模型，采用深度状态空间模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.AIAnolisVLA：面向移动操作的轻量级视觉-语言-动作模型，采用深度状态空间模型
AnolisVLA 是一款采用深度状态空间模型的轻量级视觉-语言-动作模型（VLA），用于高效处理多模态序列并生成操作轨迹。在同等参数规模下，其任务成功率高于 SmolVLA，推理更快，GPU 显存占用相当；在移动操作中，其任务成功率比 30 亿参数的 π₀.₅ 高出 21 个百分点，推理速度约为其 3 倍。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。