大型基础模型在视觉和语言领域的复杂问题上展现出强大的开放世界泛化能力，但在机器人领域，类似水平的泛化能力尚未实现。一个根本挑战在于缺乏机器人数据，这些数据通常需要通过昂贵的机器人实际操作来获取。一种有前景的解决方法是利用更廉价的 “域外” 数据，如无动作视频、手绘草图或模拟数据。在这项工作中，我们提出，分层视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型在利用域外数据方面，比直接对视觉 - 语言模型（VLM

为了在复杂环境中完成任务，机器人需要从经验中学习。深度强化学习是机器人学习的一种常见方法，但它需要大量的试错来学习，限制了其在物理世界中的部署。因此，许多机器人学习的进步依赖于模拟器。然而，在模拟器中学习无法捕捉现实世界的复杂性，容易受到模拟器不准确的影响，而且产生的行为无法适应世界的变化。最近的Dreamer算法通过在学习到的世界模型中进行规划，仅需少量交互即可学习，在视频游戏中超越了纯强化学习

精细操作任务，例如螺纹电缆连接或安装电池，对于机器人来说是非常困难的，因为它们需要精确、仔细协调接触力和闭环视觉反馈 precision, careful coordination of contact forces, and closed-loop visual feedback。执行这些任务通常需要高端机器人、精确的传感器或仔细的校准，这可能昂贵且难以设置。学习能否实现低成本和不精确的硬件来执

/ 分配一个包含 10 个整数的数组// 错误地使用 delete 而不是 delete[]delete arr;// 未定义行为return 0;由于delete不能正确处理数组的内存释放，这会导致程序崩溃或其他不可预测的行为。使用delete释放通过new分配的单个对象。使用delete[]释放通过new[]分配的数组。错误地使用delete来释放数组会导致未定义行为。智能指针（如和）可以自动

DreamerV3 算法最近通过学习基于循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）的精确世界模型，在各种环境领域取得了显著性能。

训练过程中，通过在 0 到最大正向扩散步骤 T 之间进行随机采样加噪，不仅能够使模型学会对各种噪声水平进行准确的预测，还能确保在逆向过程中，无论处于哪一段噪声水平，模型都能有效地还原出干净数据。而输入的当前时间步是step的输入参数，是通过scheduler的time_spacing指定产生的一个数值从大到小的列表。这里的上一个时间步是按照当前时间步的数值减去扩散时间步除以去噪时间步得到的间隔数。

DreamerV3 算法最近通过学习基于循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）的精确世界模型，在各种环境领域取得了显著性能。