Chinese contentPearlVLA: 渐进式潜在空间具身动作规划细化
这篇论文提出了PearlVLA,把动作规划放到了潜在空间里,比传统文本链式推理延迟更低,在LIBERO上刷了SOTA,做具身智能的可以看看。
这篇论文提出了PearlVLA,把动作规划放到了潜在空间里,比传统文本链式推理延迟更低,在LIBERO上刷了SOTA,做具身智能的可以看看。
具身智能研究者终于有了一个统一框架——Pelican-Unified 1.0 用一个模型搞定理解、推理、想象和行动,不再需要拼凑三个独立系统。做机器人、仿真或多模态模型的团队值得关注,它证明了统一不意味着妥协。