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国产具身大模型Wall-OSS-0.5开源发布,实现预训练零样本部署

国产具身大模型Wall-OSS-0.5开源发布,实现预训练零样本部署

自变量机器人开源了国产具身大模型Wall-OSS-0.5,该VLA模型通过预训练实现零样本部署,无需任务特定微调即可在真实机器人上执行多种挑战性任务。测试显示其性能远超行业标杆,包括零样本任务得分高、微调效率提升,并通过四项技术创新构建护城河。这标志着具身智能开发范式转变,加速通用机器人在复杂环境中的落地。

2026-05-28 14:42
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苏黎世联邦理工学院让机器人学会"想象":零样本部署四足和人形机器人

苏黎世联邦理工学院让机器人学会"想象":零样本部署四足和人形机器人

ETH苏黎世研究团队开发了RWM(Robotic World Model)框架,通过神经网络模拟器让机器人在虚拟环境中“想象”动作,实现零样本部署到真实硬件。该框架采用双重自回归机制解决误差累积问题,使用GRU架构提高预测效率,并结合特权信息训练策略。实验表明,ANYmal D四足机器人和Unitree G1人形机器人能精确执行速度跟踪任务,无需在线微调,显著提升了机器人学习的样本效率和部署安全性。

机器人大讲堂 2026-05-06 21:36
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