robot-manipulation

IntentVLA 是一种历史条件视觉-语言-动作框架，通过从视觉观察中编码短期意图来提高机器人模仿学习的稳定性，解决了部分可观察性和模糊观察带来的挑战。它还引入了 AliasBench，这是一个用于评估此类方法的模糊感知基准。

RoboEvolve是一个框架，它协同进化VLM规划器和VGM模拟器用于机器人操作，仅用500张无标签种子图像就实现了数据效率以及鲁棒的持续学习。

Google DeepMind 推出 Gemini Robotics On-Device，这是一个高效的 VLA 模型，可以在机器人设备上本地运行，实现低延迟操作和离线功能，同时保持强大的灵巧操控能力和任务泛化能力。该模型可以通过仅 50-100 个演示进行微调，并附带供开发者使用的 SDK。

# 后见之明经验回放 来源：[https://openai.com/index/hindsight-experience-replay/](https://openai.com/index/hindsight-experience-replay/) ## 摘要 处理稀疏奖励是强化学习（RL）中最大的挑战之一。我们提出了一种名为后见之明经验回放的新颖技术，它允许从稀疏二元奖励中进行样本高效学习，因此避免了复杂的奖励工程设计的需要。它可以与任意组合