一次性总结数十个具身模型(2024-2025)：从训练数据、动作预测、训练方法到Robotics VLM、VLA(如π0等)
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文探讨了RLAIF微调VLA模型的研究，强调通过偏好对齐提升机器人策略的泛化能力。当前具身模型的发展趋势与大语言模型相似，采用预训练-微调模式，模型参数规模不断扩大，逐步实现“一模型搞定所有任务”的目标。
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关键要点
- 本文探讨了RLAIF微调VLA模型的研究。
- 强调通过偏好对齐提升机器人策略的泛化能力。
- 具身模型的发展趋势与大语言模型相似，采用预训练-微调模式。
- 模型参数规模不断扩大，逐步实现“一模型搞定所有任务”的目标。
- RDT和π0通过聚合各大机器人数据集进行预训练和微调。
- 模型参数规模分别达到了1B和3B。
- 发展路线与BERT、GPT等大语言模型相似。
- 从GPT3起，模型不再需要针对下游特定任务做微调。
- GPT4之后，模型在各方面的能力逼近或超越人类。
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