新研究基准对比 pi 与 GR00T:VLAs 学新任务到底要多少条演示数据
rahulshivchand · x · 2026-11-11
rahulshivchand 等人发布新论文,系统研究视觉-语言-动作模型(VLA)的样本效率:有了足够演示,VLA 能达到高成功率,但学一个新任务究竟需要多少条演示、多少训练步数?论文对 pi 和 GR00T 两个模型做了基准测试并给出线程式分析(原帖附 🧵)。对机器人学习的数据预算规划有直接参考价值。
所属事件:新论文量化 VLA 样本效率:π0.5 最省演示数据(9 条相关)→
「具身」频道最新
- 进博会 Sharpa 人形机器人现场给人拍立得 — Scobleizer · 2026-11-11
- LeRobot 0.7 发布:流式训练 10.7TB 数据集,等待数据仅占 0.52% — LysandreJik · 2026-11-11
- Fable 5.2 跨 KiCad/Inventor/Blender 完成整台硬件设计 — ZeYanjie · 2026-11-11
- CoRL 2026 展出集成编码器与触觉传感的紧凑型外骨骼手套 — ZeYanjie · 2026-11-11
- 观点:量产测试的人形机器人该用轮式底座而非双腿 — AIFlow_ML · 2026-11-11
- Walden机器人全自主看管激光切割机演示 — adnothing · 2026-11-11