论文Agent 与开发者10:31MemBodied:用固定大小情景记忆提升 VLA 模型的历史依赖任务表现给做机器人策略的人:MemBodied 用固定大小记忆替代越堆越长的上下文,RMBench 上成功率达到无状态策略的 7.81 倍,参数开销还小 10 倍。#VLA#机器人控制#LIBERO#RMBenchaarXiv cs.AI@Tej Deep Pala 等 7 人原文稍后读已读值得跟进有用关注 VLA
模型中美对照15:46中国团队用1B参数模型超越π0,登顶具身智能榜单中国团队用1B的小模型打败了7B的π0,证明了架构比参数更重要,搞具身智能的不能错过。#π0#1B参数模型#具身智能#架构创新量子位@田, 晏林原文稍后读已读值得跟进有用关注 π0