VLA模型

传统AI安全仅停留在数字屏幕，而具身智能由于直接干预物理世界，大模型说错话正演变为干错事的重大现实隐患。复旦及港城大等13家机构联合发布具身智能安全前沿综述，详尽剖析五层能力栈的攻击与防御路径，明确指...

具身智能VLA模型因缺乏空间感知导致精细操作易翻车。上海交大MINT团队推出Evo-Depth框架，以0.9B体量隐式编码三维深度。真机测试表明其成功率高达90%，且仅需3.2GB显存、12.3Hz低...

具身智能VLA模型在动作控制与物理规律理解上长期存在痛点。港大小鹏提出DIAL框架，首创在原生ViT特征空间进行隐式世界建模。实验证实该方案仅需10%数据即可在RoboCasa基准超越传统SOTA，开...

世界动作模型WAM作为下一代具身智能范式，直击传统VLA模型偏重语言、缺乏物理交互常识的致命痛点。本文拆解复旦与NUS联合首发的WAM前沿综述，详述级联与联合式底层架构，揭示机器人从单向控制迈向实时物...

鹏城实验室与中山大学推出RADAR，新一代具身智能评测基准，系统解决三大缺陷，揭示主流VLA模型在真实环境中性能下降74%。

中国具身智能公司星动纪元在Benjie's Humanoid Olympic Games中，于剥橘子、开锁、翻袜子三项任务均斩获全球第一，击败行业巨头PI，实现小样本泛化与毫米级操控突破，标志具身智能...