谷歌DeepMind推出Gemini Robotics On-Device 本地化机器人AI模型了
谷歌发布Gemini Robotics On-Device模型，实现机器人本地化处理高精度任务和快速学习。该模型基于视觉-语言-动作（VLA）架构，在本地硬件上运行，无需云端支持，大幅提高响应速度和安全性。这标志着机器人从依赖云端的远程操控迈向自主决策的新阶段。
视觉-语言-动作
谷歌发布本地具身智能模型！全程无联网执行精细操作，从人形机器人到工业机器人全覆盖
Google DeepMind发布首个可以在机器人本地运行的视觉-语言-动作（VLA）模型Gemini Robotics On-Device，支持多种机器人本体部署，响应延迟低，具备强大的指令跟随能力和适应新任务的能力。
刚刚，首个能在机器人上本地运行的具身Gemini来了
谷歌DeepMind发布首个适用于机器人直接部署的GeminiRoboticsOn-Device模型，无需互联网连接即可运行，展示出强大的通用灵活性和任务泛化能力。
AI无师自通，搞定所有家务！π0.5突破泛化极限，UC伯克利系出品
新智元报道
具身智能公司Physical Intelligence推出π0.5 VLA模型，通过异构任务协同训练实现广泛泛化能力，机器人能在多种环境中完成复杂任务。
这回眸凝视仿佛硅基生命觉醒！Figure 发布能听懂人话不用训练的机器人通用大脑Helix
芜湖！机器人开始走出实验室，走进家庭，能做家务了。Figure的最新研究成果——视觉-语言-动作（VLA）模型Helix，让两台搭载该模型的机器人共享同一智能大脑，通过自然语言指令进行分工合作。
抛弃OpenAI的Figure，刚刚重磅发布了Helix AI机器人模型！
Figure发布最新AI人形机器人模型Helix，具备识别和操作数千种家用物品的能力，并能执行复杂任务，如整理冰箱、与另一台机器人协作完成家务等。
把RLHF带给VLA模型！通过偏好对齐来优化机器人策略，代码已开源
本文介绍了一种名为GRAPE的新算法，用于改善视觉-语言-动作模型在机器人任务中的泛化能力。通过偏好对齐提升策略的灵活性和适应性，支持多种目标如安全性和效率。