#vla
- GigaBrain-0.7: масштабирование embodied foundation-моделей к эмерджентным способностям через трёхсистемную архитектуру GigaAI research
- Alibaba выпускает Qwen-RobotSuite: три базовых модели для воплощённого ИИ Alibaba / Qwen models-llm
- World Action Models: обзор National University of Singapore research
- LingBot-VLA 2.0: преодоление разрыва между базовыми VLA-моделями и реальным развёртыванием LingBot Team research
- τ₀-VLA: a Hierarchical Robot Foundation Model with World-Model-Guided Test-Time Computation Shanghai Innovation Institute research
- InternVLA-A1.5: объединение понимания, латентного предвидения и действия для композиционной генерализации InternRobotics research
- PhysBrain 1.0: эгоцентрическое видео людей как обучающие данные для VLA-моделей роботов (133 апвоута на HF) DeepCybo research
- BadWAM: когда модели «мир-действие» правильно мечтают, но неправильно действуют research
- Xiaomi-Robotics-1: масштабирование vision-language-action моделей на более чем 100 тыс. часов реальных траекторий Xiaomi Robotics research
- RynnBrain 1.1: на пути к более способной и обобщающей embodied-модели Alibaba DAMO Academy research
- X-Planner: событийно-структурированное планирование задач для embodied-интеллекта X-Square Robot research