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官方账号arXiv cs.AI@Chenyang Ma, Yue Yang, Radu Corcodel, Siddarth Jain, Andrew Wu, Chiori Hori, Diego Romeres
推荐理由：如果你关注机器人组装，FurnitureVLA用VLA模型把仿真成功率从48%拉到80%，还能在真机上跑。它处理长程任务的方式很巧妙，值得看看。
FurnitureVLA
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7月2日
11:03
FurnitureVLA是首个系统研究真实尺度双手机器人家具组装的工作，使用Vision-Language-Action模型（VLA）。该工作形式化了任务，开发了可扩展仿真管道，并通过VR遥操作收集高质量真实世界演示。模型可处理多达7个子任务和1550控制步骤的极长程组装，通过预测连续进度信号实现自动子任务转换。在三种家具类型上，FurnitureVLA将平均仿真成功率从48%提升到80%，设计因素研究额外带来21%增益。在真实Kinova Gen3平台上，最难任务仅有16%的性能下降。