小编：本文如下：中国科学院自动化研究所的Wangyuqi，博士学位，研究指示包括世界建模，对自主驾驶的看法和决策。
本文拥有中国科学院自动化研究所的Wang Yuqi，博士学位，世界模型研究指示，自主驾驶意识，决策，并在CVPR，Neurip，ICCV，ICCV，ECCV，ICLR等主要会议上发表了许多文章。模型的核心和EMU系列中的工作。 Zhang Zhaoxiang团队，自动化研究所，中国科学院，研究局涵盖了世界模型，发电和视觉重建，自动驾驶，化身智能等。视觉语言动作模型（VLA）在整合智能领域的快速发展已重塑了多模式之间的限制。但是，现有方法主要集中在语言方式上，通常忽略了视觉信息中包含的丰富时间动态和因果结构。为此，北京齐尤恩的Inve Institestestestestipration和中国自动化自动化研究所的研究所提出了一项NEW VLA模型体系结构完全基于单个自我返回机制。下游决策任务的模型。 Univla在常规智能参考点（例如Calvin，Libero和Simpleerenv）彻底摧毁了许多SOTA记录，这些记录在现实世界中展示了其广泛的潜力，例如对现实世界机器和自动驾驶的控制。文档标题：视觉范围 - 范围-Action-Action网站的统一：https：//bertwyq.github.io/univla.github.io/prape链接：https：//arxiv.org/abs/2506.19850代码链接：没有单分形数字的数字sinifiidad opuretatedCecedricate-autoredId的作用构建了多模式时间序列序列素，可将视觉作用插入，以实现天然的集成建模。培训范式提供了一种学习使用自我长度方法的方法，不仅有效且稳定，而且有可能实现大规模nd。由于这种临时的多模式表示，该模型自然支持对多个任务的统一培训，包括视觉理解，文学视频，行动预测等，具有出色的通用和数据扩展。 - 语言 - 世界行动模型的体系结构模型在此统一框架下承认下游决策。世界模型中的培训大大提高了下游决策的表现，这使您可以根据大型视频有效地学习，而无需依赖大量的动作数据。与纯视频建模相比，当动态时间信息非常重要时，演示生成的图像的训练范式的比较非常重要，多模式的语义对齐也是必不可少的。这为机器人开辟了新的途径，以学习大型视频的真实知识，展示了世界模型在整合中的巨大潜力多模式的感知和决策。更新多个仿真参考记录此方法演示了当前合并的模拟点的强大性能优势，包括Calvin，Libero和SimpleEnv。加尔文的长期距离任务评估，广义的自由评估，广义的Singrenv检验更广泛地使用。与新的VLA框架相比，对真实机器组的双重控制和端到 - 到端驾驶和双臂合作研究了未来的观点，这是根据视觉语言模型（VLM）的变化。另一方面，我创建了VLA体系结构的视频版本。这使模型可以有效地捕获视频中时空的动态特征，并在推理过程中充分利用历史信息。同时，即使缺少动作标签，模型也仅通过大型视频培训显示出下游任务的显着优势。另一方面，我们提出了一个完全个人的自我代表性培训范式。这大大提高了训练效率，并为模型在大数据下的可扩展性提供了坚实的基础。将来，我们将通过学习多模式强化的学习，更彻底地探索该框架的深入整合，从而促进其在开放世界中的认识，理解和决策能力的持续发展。
当前网址：https://www.event10.com//tutorials/web/2025/0712/330.html
