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官方账号arXiv cs.AI@Yechan Park, HyunJin Kim
推荐理由：试试GS-VLA的方法，它能帮冻结VLA政策抗视角变化，和之前方法比更简单高效
LIBERO
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8月20日
10:14
GS-VLA框架借助3D高斯球面合成优化冻结VLA政策抗视角能力；在LIBERO基准中，相机小位移曾使成功率从约90%跌至约10%；该方法为首个直接用3D高斯新视图适配观察空间的方案。
8月5日
10:20
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官方账号arXiv cs.AI@Fan Yang, Yuting Su, Xiaobo Wang, Yuncheng You, Fugui Fan, Yuting Wu, Minghui Wu, Chenxu Zhao, JiaHong Ning, Peiguang Jing
推荐理由：LiLa-WAM用一张24GB显卡就能训练，在RoboTwin 2.0上50个任务做到90%以上成功率，还不用语言标注任务，做机器人操控的值得看看。
7月4日
14:38
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官方一手marktechpost@Asif Razzaq
官方一手marktechpost@Asif Razzaq推荐理由：NVIDIA 搞了个新框架 ASPIRE，自己写程序自己修，LIBERO-Pro 长任务零样本就 31%，还能再提 77 点，做机器人的可以看看。
6月17日
09:37
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官方账号arXiv cs.AI@Bochen Yang, Lianlei Shan
精选
推荐理由：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。