aside>✅本文只记录，不涉及具体机器人、相机、目标分割或抓取任务代码。所有版本、命令和输出均来自一台实际完成安装并成功推理的设备。</aside>

论文《π0：通用机器人控制的视觉-语言-动作流模型》提出了一种新型机器人基础模型框架，通过整合预训练视觉语言模型（VLM）与连续动作生成技术，实现了跨平台、多任务的通用机器人控制。核心创新包括：1）采用Flow Matching技术建模连续动作分布，取代传统的离散化动作预测；2）设计双专家结构，分离处理语义理解和动作生成；3）提出两阶段训练方案（大规模预训练+高质量后训练）。实验表明，π0在复杂操

π0.5 是一篇非常典型的 VLA 方向论文。它的核心贡献不在于提出一个孤立的新网络模块，而在于构建了一套完整的开放世界机器人训练方案。它通过异构数据共训练，让模型吸收来自不同机器人、不同环境、网页图文、高层子任务和人工语言指导的知识；通过高层子任务预测，把复杂长流程任务拆解为低层策略可执行的小目标；通过 FAST 离散动作预训练和 Flow Matching 连续动作后训练，兼顾了大规模训练效率

论文摘要： 本文提出FAST（频率空间动作序列标记化方法），解决Vision-Language-Action（VLA）模型中连续动作离散化的关键问题。传统方法通过逐时间步分桶离散化高频动作，导致token冗余且训练效率低下。FAST创新性地结合离散余弦变换（DCT）和字节对编码（BPE），先将动作序列压缩为稀疏频率系数，再量化为紧凑token。实验表明，FAST在高频灵巧任务（如50Hz的叠衣服动

论文《π0：通用机器人控制的视觉-语言-动作流模型》提出了一种新型机器人基础模型框架，通过整合预训练视觉语言模型（VLM）与连续动作生成技术，实现了跨平台、多任务的通用机器人控制。核心创新包括：1）采用Flow Matching技术建模连续动作分布，取代传统的离散化动作预测；2）设计双专家结构，分离处理语义理解和动作生成；3）提出两阶段训练方案（大规模预训练+高质量后训练）。实验表明，π0在复杂操

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