要实现字符串的拼接，使用占位符是的一种高效、常用的方式。举个例子，下面是不使用占位符的一种写法，直接使用加号拼接字符串age = 24换成占位符，可以写成age = 24其中%s%d便是占位符，顾名思义，其作用就是替后面的变量站住这个位置字符串后面的%是一个特殊的操作符，该操作符会将后面的变量值，替换掉前面字符串中的占位符。对比两种写法，会发现使用占位符可以将字符串中用到变量集中在一起，方便查找和

模型还不够大” (Not distinctively large yet)：作者承认，虽然 HPT 用了 1B 参数，但在 LLM（大语言模型）动辄 100B+ 的规模面前，这只能算“中等规模”。这也暗示了：机器人领域的数据量（Token 数）相比互联网文本，还是太少了。HPT 使用的是监督学习（也就是行为克隆 BC）。这意味着机器人最好也就是和人类演示者一样好，它无法超越人类（不像 AlphaG

提出了一个能够在真实世界中进行多任务机器人操作、并且具备高样本效率和泛化能力的框架。通过语义场景增强快速扩增小规模机器人数据集训练一个多任务、语言条件控制的策略模型MT-ACT，能够吸收经过增强后的多模态数据。文章结合并改进了多个原本用于单任务策略的设计（例如，（动作块预测）、（时间聚合）），并证明这些方法在我们的多任务设置中仍然能显著提升性能。，对时间序列上的多个预测或数据进行整合处理，对预测动

传统的机器人学习太依赖昂贵的机器人数据，难以扩展。GR-2借力打力，利用互联网上无穷无尽的人类视频，通过“预测未来画面”的预训练任务，让模型先学会物理世界的运作规律。在这个强大的“常识底座”上，只需喂给它少量的机器人数据，它就能迅速学会各种操作，并且即便换了环境、换了物体也能稳定工作。这为通用的具身智能（Embodied AI）指出了一条极具潜力的道路——从视频生成迈向机器人控制。

提出了，1.在ALOHA 2 平台上收集了超过 26,000 个示范、2.使用这些数据训练了基于 Transformer 的、3.在真实和模拟环境中，充分展示了机器人灵巧行为。ALOHA Unleashed 证明，一个简单的方法就可以提升双臂灵巧操作的能力。局限性，策略每次只训练单一任务（其他方法可能使用单一模型权重，通过语言或目标图像条件化，实现多任务操作）、2.策略每 1 秒重新规划一次（对于

在这里At表示将来要执行的一个动作序列，也称作为一个动作块。在VLA系统中，输入来源包括多个相机的图像，机器人当前的配置，以及语言提示。因此设备当前的观测状态如下(也就是一个输入组成。)：而在强化学习或者模仿学习中，policy是机器人决策的核心：这个策略就是表示，在在当前观测状态 ot下，机器人要执行哪些动作序列 At的概率，注意这里是一个动作块（为了提升动作的连贯性），而不是单独一个动作。

TriVLA 展示了一种新颖的三系统架构，有效地将视觉-语言理解与动力学感知结合起来，增强了机器人捕捉静态信息和未来动态信息的能力。这种整合为机器人操作实现了更流畅和更具泛化性的控制策略。实验结果表明，TriVLA 在标准仿真基准和具有挑战性的现实世界任务上超越了最先进的模仿学习基线，突显了其在通用机器人控制中的广泛应用潜力。那么为什么是三系统架构呢？因为，不仅仅要看得懂，还要有做预判的能力。只有

从 Gemini 2.0 到实体机器人Gemini 2.0 的世界知识和推理能力可以通过机器人落地到物理世界。：具身 VLM（Vision-Language Model with Embodiment），在空间理解、轨迹预测、多视图匹配、精确指向等任务上显著提升了现有技术水平。通过新的开源基准ERQA验证了其性能。零样本（Zero-shot）与少样本（Few-shot）适应能力Gemini Rob

序号现在的移动端 AI 助手（Mobile GUI Agents）依靠大模型（LLM/VLM）变得越来越强，能看懂屏幕帮用户干活（如点外卖、发帖）。 它们主要在干净的实验室环境里测试，到了现实世界（Real-world）非常脆弱。只要屏幕上出现恶意误导的信息（比如诈骗广告、虚假帖子），智能体很容易信以为真，从而执行危险操作（如转账、乱发评论）。这篇论文的核心在于揭示当前火热的“手机 AI 助手”（

本文介绍了机器人 MLLM 动态提前退出 (DeeR)框架，旨在根据机器人智能体遇到的每种情况的具体要求，动态配置 MLLM 的大小。具体来说，提出了一种具有多个中间出口的新型 MLLM 架构。此外，基于动作一致性为 DeeR 建立了提前终止标准，并通过数据集或在线交互来求解阈值。另外，精心设计了一种定制的训练方法，在该多出口框架内整合时序信息，以增强机器人控制。广泛的机器人实验表明，DeeR显著