为了防止这种虚假的安全感，开发者必须引入“最小运动阈值（minimal motion thresholds）”，以区分真正优雅流畅的机器人和仅仅是死机的机器人。我们必须摆脱“钻空子的技术性成功”，转向一种新的范式：评估标准必须将特定的硬件（无论是 WidowX 机械臂还是 Google Robot）以及底层模型的“置信度”纳入考量。，也可能导致现实世界中的灾难。针对机器人“智能”的最新研究，终于揭

为了防止这种虚假的安全感，开发者必须引入“最小运动阈值（minimal motion thresholds）”，以区分真正优雅流畅的机器人和仅仅是死机的机器人。我们必须摆脱“钻空子的技术性成功”，转向一种新的范式：评估标准必须将特定的硬件（无论是 WidowX 机械臂还是 Google Robot）以及底层模型的“置信度”纳入考量。，也可能导致现实世界中的灾难。针对机器人“智能”的最新研究，终于揭

摘要： 本文系统探讨了具身智能领域Vision-Language-Action（VLA）模型的架构演进与技术挑战。通过分析三大核心范式（自回归、扩散模型、强化学习）的优劣势，指出需根据任务需求选择认知模式（系统1快速反应/系统2深度推理）。针对不同机器人形态（机械臂、四足、人形等）提出定制化架构方案，强调3D感知、力觉融合和世界模型预演的重要性。最后提出边缘部署优化策略，包括模型压缩、并行计算和虚

摘要： 本文系统探讨了具身智能领域Vision-Language-Action（VLA）模型的架构演进与技术挑战。通过分析三大核心范式（自回归、扩散模型、强化学习）的优劣势，指出需根据任务需求选择认知模式（系统1快速反应/系统2深度推理）。针对不同机器人形态（机械臂、四足、人形等）提出定制化架构方案，强调3D感知、力觉融合和世界模型预演的重要性。最后提出边缘部署优化策略，包括模型压缩、并行计算和虚

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一项突破性进展。这些模型通过在海量文本数据上进行预训练，展现出了强大的语言理解和生成能力，从而在多种NLP任务中取得了令人瞩目的成果。然而，LLMs的成功不仅依赖于其复杂的模型架构，更关键的是它们所依赖的高质量、大规模的数据集。数据管理，即如何有效地组织和处理这些数据，对于LLMs的性能提升和训练效率至关重要。