π₀.₅（PI0.5）关注一个关键问题：机器人进入训练时没有见过的家庭后，能否理解任务、拆解步骤，并持续完成复杂操作？本文先回顾 π₀，再梳理 π₀-FAST 和 Hi Robot，最后介绍 π₀.₅ 的数据组成、模型架构、训练方式与推理流程。

主包本来是写了一篇怎么搭建环境，遇到的remote ssh里用codex配置和魔法的踩坑路径，没想到没有过审核，哈哈，直接简单补一下吧。基本完成了蚂蚁灵波vla训练环境的配置，顺便重新租了服务器，把开发环境搭配舒适了。（什么时候能有自己的卡啊QAQ，这样就不用各种配置搬来搬去了...）

生成模型：把随机噪声，变成有意义的数据。噪声一般为标准高斯噪声：(p_1) 为目标数据分布。核心问题是：每一个噪声点该怎么走。Flow Matching的思想是：学习一个随时间变化的速度场。每个位置，每个时刻，都告诉粒子该往哪里走，走多块——粒子噪声就会随时间搬运成数据。

目前 THU 电子信息研 0，计划利用 2026 年最后三个月，系统学习AI，重点关注多\全模态大模型、具身模型与推理框架，争取 2027 年初开始寻找相关方向的实习机会。本科期间做过一些具身控制和嵌入式相关的项目，但随着个人兴趣和就业形势逐渐转向大模型，发现自己在深度学习、大模型训练与推理等方面还有不少需要补齐的知识。所以决定花三个月时间，重新梳理知识体系，从底层原理学起，逐步跟进行业前沿。一是