AnolisVLA 以状态空间模型提升轻量 VLA 操作表现
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AnolisVLA 以状态空间模型提升轻量 VLA 操作表现
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AI 综述
Yusuke Takagi 等研究者提出并评测了轻量级视觉-语言-动作模型 AnolisVLA，用深度状态空间模型高效处理多模态序列，用于语言引导的机器人移动操作，在仿真和两个真实机器人平台上完成评测。 论文报告的对比结果显示：与参数规模相当的 SmolVLA 相比，AnolisVLA 任务成功率更高、推理更快且 GPU 显存占用相当；在移动操作任务上，其成功率比 30 亿参数的 π0.5 高 21 个百分点，推理速度约快 3 倍。
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最新进展10月14日 12:00
AnolisVLA：基于深度状态空间模型的轻量 VLA 移动操作研究报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv cs.RO 机器人学精选AnolisVLA：基于深度状态空间模型的轻量 VLA 移动操作研究
AnolisVLA 提出一种用深度状态空间模型高效处理多模态序列的轻量 VLA，用于语言引导的机器人操作，在仿真和两个真实机器人平台上完成评测。与参数规模相当的 SmolVLA 相比，AnolisVLA 任务成功率更高、推理更快且 GPU 显存占用相当；在移动操作任务上，其成功率比 30 亿参数的 π0.5 高 21 个百分点，推理速度约快 3 倍。
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