硬核突破 | 「机器人通用模型π0」重磅升级，学习效率“提升5倍”，VLA加速迈向“新纪元”！

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打造一个有温度、有趣味、专业的全栈式AI 交流社区， 用心写好每一篇文章！ “ 毫无疑问，VLA模型（视觉-语言-行为）已经成为了具身智能中最火的一个研究方向之一，很多学者们也认为VLA是通往真正的具身智能的一条可行的路。 由物理智能发布的π0曾经掀起了很长一段时间的热潮，机器人开始能够帮你完成从洗衣机取衣服、叠衣服、收纳衣服等复杂任务。 众所周知，良好的标记化选择对序列模型的性能至关重要。之前的这类机器人策略通常使用基于每维度、每时间步分箱方案的标记化策略。作者发现，在学习需要高频控制的灵巧技能时，这种方法通常表现不佳。 本文提出了一种基于离散余弦变换的机器人动作标记化方案FAST，基于FAST，作者发布了FAST+，这是一个通用的机器人动作标记器，在1M真实机器人动作轨迹上训练。 它可以用作各种机器 ………………………………