τ0-VLA：世界模型引导测试时搜索的分层机器人基座模型
sii-research · hf · 2026-08-22
τ0-VLA 是一个分层视觉-语言-动作（VLA）机器人基座模型，核心思路是把世界模型引导的测试时计算（test-time search）用在高层子任务决策上。
- 整体架构分层：高层负责长程任务的子任务规划，低层执行具体操控动作。
- 高层决策通过世界模型引导的测试时搜索来扩展计算量，从而提升长程机器人操控（long-horizon manipulation）的可靠性与成功率。
模型已发布在 Hugging Face（sii-research）。
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