本文详细的介绍了使用lerobot框架在so-arm100机械臂上复现相关robot learning算法详细流程（含本地数据训练和错误排查）。

关于联邦学习的概念在网上资源丰富，但是考虑到有些同学在接触时缺少对研究方向细致了解而困恼，根据一些综述论文博客等资料为大家做个易于理解的详细介绍。由于内容较多且分为两部分。

探讨大模型预训练与后训练（包括微调和各类应用策略）的原理、成本、技术挑战与优势，为读者构建一个尽量全面的技术图景，结合当前行业趋势，为读者提供一个参考。

本文探讨了强化学习（RL）与视觉-语言-动作（VLA）模型结合的机器人操控系统。

本项目将开源机械臂OpenArm适配到LeRobot框架，实现了双臂遥操作和视觉语言动作(VLA)数据采集功能。

智能体通过​​试错​​和​​奖励反馈​​不断优化决策策略，以追求​​最大化累积回报​​的方法-RL

本文探讨了强化学习（RL）与视觉-语言-动作（VLA）模型结合的机器人操控系统。

智能体通过​​试错​​和​​奖励反馈​​不断优化决策策略，以追求​​最大化累积回报​​的方法-RL

第二篇联邦学习论文推荐。

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