VLAct：面向VLA的表征中心持续预训练方法
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VLAct：面向VLA的表征中心持续预训练方法
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报道摘要
研究团队提出 VLAct，一种面向 VLA 模型的 VLM 骨干，通过 VLM 先验保持、多头连续动作协同监督和部分统一的跨具身动作布局，在广泛异构多具身机器人数据上进行持续预训练。
摘自 arXiv cs.CV
最新进展10月7日 12:00
VLAct：面向视觉-语言-动作模型的表征中心持续预训练报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.CVVLAct：面向视觉-语言-动作模型的表征中心持续预训练
研究团队提出 VLAct，一种面向 VLA 模型的 VLM 骨干，通过 VLM 先验保持、多头连续动作协同监督和部分统一的跨具身动作布局，在广泛异构多具身机器人数据上进行持续预训练。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。