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具身智能之RynnBrain 1.1详解:如何把具身理解接到多本体动作

RynnBrain 1.1提出了一种面向通用具身智能的基础模型框架,旨在通过统一视觉语言骨干与空间表示,解决传统视觉语言模型(VLM)在机器人任务中“可执行信息缺失”的问题。模型提供2B、9B和122B-A10B三种规模,支持2D/3D目标定位、接触点预测及跨本体动作生成,并通过Flow Matching技术实现多机器人适配。论文强调空间语义与动作接口的统一性,分层验证了模型在认知、定位、操作等任

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#机器人
具身智能之Room-to-Room详解:让智能体听懂“上楼后右转”——如何定义视觉语言导航

解读 Room-to-Room 如何以真实建筑全景、自然语言路线和显式 Stop 动作定义视觉语言导航,并梳理其 Seq2Seq 基线、评测指标与 Seen/Unseen 泛化难题。

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#机器人
具身智能之Xiaomi-Robotics-1:如何把 VLA 的规模化落到真实机器人

解读 Xiaomi-Robotics-1 如何利用 100K+ 小时 UMI 真实操作轨迹,通过预训练与后训练两阶段配方扩展 VLA,并分析其 scaling 证据、下游适配能力与公开边界。

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#机器人
具身智能之OneTwoVLA详解:如何统一推理与行动

写在前面 【 从零走向AGI 】旨在深入了解通用人工智能(AGI)的发展路径,从最基础的概念起,逐步构建完整的知识体系。 项目地址 🔗: AIGC算法岗/开发岗面试面经交流社群 (涵盖AI Agent、AIGC图像创作、AI视频、LLM大模型、AI多模态、数字人、传统深度学习、具身智能等AIGC面试干货资源)欢迎大家加入: 导读 具身任务同时需要两种节奏:低

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#AI
具身智能之OneTwoVLA详解:如何统一推理与行动

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#AI
具身智能之OneTwoVLA详解:如何统一推理与行动

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具身智能之OneTwoVLA详解:如何统一推理与行动

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#AI
具身智能之Vlaser详解:推理分数高,不等于机器人更会动——VLM→VLA 迁移实验

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具身智能之Vlaser详解:推理分数高,不等于机器人更会动——VLM→VLA 迁移实验

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具身智能之Vlaser详解:推理分数高,不等于机器人更会动——VLM→VLA 迁移实验

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