全新模型RoboVLMs解锁VLA无限可能，真实机器人实验交出满分答卷

这篇文章介绍了RoboVLMs，这是一种引领机器人领域重大进步的尖端模型，它整合了视觉、语言和动作（VLA）功能。该模型在模拟环境和实际任务中表现出色，展示了其实际应用的潜力。对于在VLA架构设计中连续动作空间和历史信息的整合的讨论尤为引人注目，突显了RoboVLMs开发过程中的复杂性和深度思考。此外，提到像KosMos和Paligemma这样的强基础模型，暗示了基础模型的选择对VLA系统的成功至关重要。文章还涉及未来改进的潜力，包括处理更复杂的任务和改进多模态协作，这可能会引起对机器人助手演进的人的极大兴趣。总的来说，对于那些对机器人技术最新发展和多模态系统整合感兴趣的人来说，这篇内容值得一读。- RoboVLMs通过添加动作预测模块实现了视觉语言动作模型的无限可能。 - RoboVLMs在三个模拟任务和真实机器人实验中取得了高分和满分答卷。 - 合理设计的VLA模型能够应对常见操作任务和陌生场景。 - RoboVLMs在仿真任务和真实环境中表现优秀，能够精准识别和应对干扰环境。 - 动作空间的连续性、历史信息的加入和历史信息组织模块的设计是提升VLA模型性能和泛化能力的关键。 - KosMos和Paligemma是当前主流的视觉语言模型，具备强大的视觉语言表征能力。 - 引入跨本体数据可以提升模型的鲁棒性和少样本场景下的表现。 - RoboVLMs验证了视觉语言动作模型的可能性，使机器人更接近成为全能助手。