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AtomicVLA让机器人像搭积木一样组合原子技能
AtomicVLA是一种新型视觉-语言-动作模型，通过将机器人任务分解为原子技能（如pick、place），并利用技能引导的混合专家架构（SG-MoE），实现复杂长程任务的高效执行和持续学习。该模型引入思考-行动统一框架，支持技能库的即插即用扩展，避免灾难性遗忘。实验表明，AtomicVLA在LIBERO、CALVIN基准和真实世界任务中均优于现有模型，提升了机器人任务完成率和学习能力。
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