思路：考虑两个连通块合并，把所有不连的边赋为w+1codecodecode#include<iostream>#include<algorithm>#include<cstdio>using namespace std;long long t, n, fa[1010100], siz[1010100];struct node{long long x, y, w;

思路：我们发现只要b去掉末尾的0后是a的子串就是yes考虑a&b，如果等于b，那么b上有1的位置a上也是1但是有特例所以我们用a^b来判断，如果a xor b 的最高位1比b的最高位1大，那么就是yescodecodecode#include<iostream>#include<cstdio>using namespace std;int t;int lowbit(

动态规划+单调队列

$\psi_0$是面向人形机器人的视觉语言动作模型，采用三系统架构：冻结的VLM（Qwen3-VL）负责理解指令，MM-DiT生成流式动作，独立RL模型控制下半身以提升稳定性。通过动作分块实现低延迟连续执行，结合第一视角灵巧任务数据采集与高效数据利用策略，在真实机器人上实现高精度操作。核心思想在于“用好数据”而非“堆数据”，显著提升训练效率与泛化能力。

Cosmos Policy 基于预训练视频模型 Cosmos-Predict2，通过潜在帧插入将机器人多模态信息（如动作、感知、未来状态）以11类潜帧形式融入扩散模型序列，实现跨模态统一建模。其核心为构建世界模型、策略与价值函数，并通过策略生成rollout微调后两者，提升预测能力。推理支持并行与自回归解码，结合规划机制实现高效动作决策。该框架实现了从通用视频生成到机器人任务的高效迁移。

WAM相比VLA增加内部世界预测，建模p(o',a|o,l)；架构分RNN和Transformer系列，以及级联/联合策略；数据生态有完全机器、人类+机器、仿真、人类数据及混合。用短句概括。</think>本文介绍了世界动作模型（WAM）相较VLA的进步，即通过内部世界建模同时预测环境未来状态与动作。综述了RNN与Transformer两大架构，及级联式

π0基于VLM构建动作专家，创新流匹配机制：从随机噪声逐步去噪生成动作序列，利用全双向注意力提升平滑性，并采用预训练加后训练范式，在互联网数据上预训练，再以高质量任务数据微调，以激发复杂灵巧操作。

TurboVLA提出无需LLM的VLA架构，以视觉-语言交互融合替代传统V-L-A级联，0.2B参数，RTX4090实时推理小于1GB显存，性能媲美大模型。通过交叉注意力、轻量解码器实现高效动作生成。强调其新路径价值。控制字数。</think>本文笔记介绍了TurboVLA：一种无需LLM的VLA新架构，通过视觉-语言交叉注意力直接

OpenVLA，主要解决的核心问题，是面对封闭式VLA的获取困难，以及缺少针对新任务而微调VLA的方法。基本方面：参数量70亿，开源，970k个来自真实世界集合的训练数据。构建方面：基于Llama 2 语言模型，加一个融合的预训练特征的视觉编码器。结果方面：在原任务和泛化任务上均表现强劲。参数量相比之下很小，而且可以通过特殊方法在消费级GPU上微调和部署。基本介绍到这里。总体核心思路1 - 机器人

<think>我们已知用户要求：根据给出的内容，生成≤150字的文章摘要。内容是关于VLA的综述笔记，包含定义、组件、方法等。我们需要用中文写一个简洁摘要，不超过150字。注意是"文章摘要"，要概括核心内容。不要遗漏重要信息。字数限制严格。我们将组织语言：VLA定义，本文综述其组件（视觉编码器、动力学、世界模型），控制策略，任务规划，挑战等。保持紧凑。</think>摘要：本文综述具身智能中的视觉