DiffusionVLA（DiVLA）在三大维度上显著优于BridgeVLA：1）精度方面，DiVLA通过扩散模型生成连续动作序列，实现更精准的物理合理轨迹，在零样本抓取任务中准确率达63.7%；2）成功率上，DiVLA在复杂工业场景和多步骤任务中表现突出，平均成功率超过85%，并具备语义理解能力（指令遵循成功率91.3%）；3）效率层面，DiVLA推理速度达82Hz，是BridgeVLA的3.3

DiffusionVLA (DiVLA) 在视觉语言动作任务中展现出显著优势，尤其在3D操作精度、复杂任务成功率和效率方面表现突出。实验数据显示，DiVLA在工厂分拣任务中成功率高达49.3%，零样本bin-picking准确率达63.7%，远超其他基线模型。其创新性的"推理+扩散"双引擎架构实现了更精准的连续动作控制和长序列任务规划能力，相比π0.5等模型在训练数据需求（减少

DiffusionVLA（DiVLA）是由美的集团与华东师范大学联合开发的视觉-语言-动作模型，提出融合自回归推理与扩散策略的新范式，解决了传统VLA模型推理能力不足和动作精度欠缺的问题。其核心创新在于通过"推理注入"机制（FiLM调制）将预训练VLM的语义理解能力与扩散模型的精确动作生成相结合，实现端到端可解释控制。模型采用双核心架构：推理核心（VLM）负责任务理解，动作核心

BridgeVLA和π0.5作为不同赛道的机器人视觉语言模型，各具优势。BridgeVLA专精3D操作领域，采用3D点云转多视角2D图像的技术架构，在RLBench基准测试中平均成功率88.2%，尤其擅长高精度对齐任务（如Insert Peg成功率88%）。π0.5则聚焦2D家庭场景，通过分层推理处理长时序任务（10-15分钟），在整理床铺等复杂家务中成功率60%-80%。BridgeVLA在3D

BridgeVLA算法是由中科院自动化所与字节跳动Seed团队开发的3D视觉-语言-动作模型，解决了传统VLM与3D机器人操作间的输入输出不对齐问题。该模型通过将3D点云渲染为2D多视角图像实现输入对齐，将动作预测转换为2D热图实现输出对齐，在CVPR 2025 GRAIL workshop挑战赛中获得冠军。实验显示仅需3-5条轨迹即可达到96.8%的任务成功率，开创了"少样本3D操作&

BridgeVLA算法是由中科院自动化所与字节跳动Seed团队开发的3D视觉-语言-动作模型，解决了传统VLM与3D机器人操作间的输入输出不对齐问题。该模型通过将3D点云渲染为2D多视角图像实现输入对齐，将动作预测转换为2D热图实现输出对齐，在CVPR 2025 GRAIL workshop挑战赛中获得冠军。实验显示仅需3-5条轨迹即可达到96.8%的任务成功率，开创了"少样本3D操作&

GR-3是由字节跳动Seed团队开发的40亿参数通用视觉-语言-动作(VLA)模型。该模型具备强大的泛化能力，能在未知环境中保持90%以上的指令跟随率，对未见物体的操作成功率比基线高17.8%。其高效微调特性仅需10条演示数据就能将新物体操作成功率提升至86.7%。GR-3采用混合Transformer架构，整合视觉-语言编码器、动作预测模块和多模态融合层三大组件，其中创新的RMSNorm归一化技

摘要：DINOV2是Meta AI研发的自监督视觉基础模型，基于ViT架构在1.42亿张无标注图像上训练。其特点包括：1）提供4种规模模型（21M-1.1B参数），采用14×14图像分块；2）创新性引入4个寄存器token作为计算中转站，消除注意力伪影；3）采用教师-学生框架和双重损失函数（DINO+iBOT），结合独立投影头和Sinkhorn-Knopp归一化优化训练。该模型无需微调即可生成通用

Pi3 (π³) 算法是一种革命性的视觉几何学习方法，由浙江大学和上海AI Lab联合开发。该算法采用完全排列等变架构，无需依赖固定参考视图即可直接预测仿射不变的相机姿态和尺度不变的局部点图。核心创新包括：1）输入顺序无关性，确保输出随输入图像排列但几何结构不变；2）无参考视图的几何预测，解决传统方法依赖参考视角的问题；3）尺度与仿射不变性处理。技术架构通过特征提取、排列等变处理和多任务预测实现，

【代码】ubuntu riscv-gnu-toolchain工具链下载安装。