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DyPES-VLA:面向跨具身操作的学习共享动力学先验与具身特定控制

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-08-06 缓存

DyPES-VLA是一种跨具身VLA模型,通过未来预测学习共享动力学先验,并使用具身特定的混合专家(MoE)动作头在机器人原生动作空间中控制机器人,在LIBERO、RoboCasa和RoboTwin基准上取得了最先进的结果。

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从动作到世界建模的可迁移动态先验学习

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-06-28 缓存

本文介绍了A2World,一种基于扩散的世界模型,在大规模机器人操作数据上预训练,以学习可迁移的动态先验。该模型可适配为真实世界模拟器(A2World-sim)用于策略评估,或视频-动作联合预测模型(A2World-policy)用于动作预测,展示了在模拟器中心和策略中心的机器人学习中的优势。

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