本文研发了一个叫“LACY”的机器人操控框架，解决了传统机器人模型“只会按语言指令做动作，不会解释动作”的问题。传统模型多是单向“语言→动作”（L2A），泛化性差且依赖大量人工标注数据；而LACY基于视觉-语言模型（LLaVA-NeXT），能同时实现“语言→动作”（按指令做动作）、“动作→语言”（用语言解释已做的动作），还能验证“原始指令和动作解释是否一致”（L2C）。

为解决现有视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人操作中“空间不顺畅、时间不连贯”的问题，作者提出了VLA-4D模型。该模型通过将3D空间信息与1D时间信息融合成“4D感知”，一方面优化视觉表示（让模型更精准理解场景的时空变化），另一方面扩展动作表示（给传统空间动作参数增加时间控制，比如每个动作该执行多久）；同时还扩展了机器人数据集，增加时间维度的标注用于模型微调，最终让机器人能完成更精细、时空更连

作者发现视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人操控时，训练用的“动作块长度”（即horizon，指一次预测的未来动作时间跨度）存在固有矛盾：长跨度能帮模型做全局规划，却会降低精细操作精度；短跨度能提升局部控制准确性，却难以处理长流程任务。为解决这一问题，他们提出“混合跨度策略（MoH）”——把动作块拆成不同跨度的片段，用共享的动作Transformer并行处理，再通过轻量线性门融合各片段结果；还设

研究团队提出了名为dVLA的模型，它是一种基于扩散模型的视觉-语言-动作（VLA）系统。简单来说，就是让机器人能像人一样“看环境、懂指令、做动作”：通过统一的训练目标，把视觉感知（看图像）、语言推理（理解文字指令）和机器人控制（生成动作）整合到一起，还加入了“多模态思维链”——让机器人在行动前先生成子目标图像（比如“接下来要抓的杯子在哪”的画面）和文字推理（比如“先把杯子从托盘移到盒子”）。

研究团队提出了名为dVLA的模型，它是一种基于扩散模型的视觉-语言-动作（VLA）系统。简单来说，就是让机器人能像人一样“看环境、懂指令、做动作”：通过统一的训练目标，把视觉感知（看图像）、语言推理（理解文字指令）和机器人控制（生成动作）整合到一起，还加入了“多模态思维链”——让机器人在行动前先生成子目标图像（比如“接下来要抓的杯子在哪”的画面）和文字推理（比如“先把杯子从托盘移到盒子”）。

研究者设计了一种低成本的“二合一”机器人末端执行器，把传统的两指机械抓手和真空吸盘整合到一起，能灵活切换或协同使用两种功能；同时基于现有两种先进的视觉-语言-动作（VLA）框架（DexVLA和π₀），扩展了模型对吸盘状态的控制能力，形成了VacuumVLA系统。通过实验验证，该系统能完成传统两指抓手做不到的家务任务（如开无把手抽屉、拿薄玻璃、开纸板箱），且硬件设计和控制系统会开源，方便后续研究。

作者提出了一种名为“Discrete Diffusion VLA”的模型，核心是把“离散扩散”技术融入视觉-语言-动作（VLA）机器人控制模型中。该模型用一个统一的Transformer架构整合视觉（图像）、语言（指令）和动作（机器人控制指令），解决了传统VLA模型要么“按固定顺序生成动作（效率低）”、要么“用单独模块处理动作（与主模型脱节）”的问题。

本文提出了一个名为E₀的连续化离散扩散框架，用于改进视觉-语言-动作（VLA）模型。该框架通过将机器人动作量化为离散令牌，结合迭代去噪的扩散机制，让VLA模型既能兼容预训练视觉-语言骨干网络的符号结构，又能匹配真实机器人控制的量化特性，最终实现机器人在不同任务、场景和摄像头视角下的更强泛化能力，以及更精细、稳定的操作动作。

本文提出了一个名为E₀的连续化离散扩散框架，用于改进视觉-语言-动作（VLA）模型。该框架通过将机器人动作量化为离散令牌，结合迭代去噪的扩散机制，让VLA模型既能兼容预训练视觉-语言骨干网络的符号结构，又能匹配真实机器人控制的量化特性，最终实现机器人在不同任务、场景和摄像头视角下的更强泛化能力，以及更精细、稳定的操作动作。

解决pycharm远程debug总跳转remote sources里的办法