DexVLA——在VLM上插上1B大小的扩散动作专家：使用带有子步骤推理注释的演示数据训练，15小时搞定叠衣服(含源码解析)

本文一开始属于此文的第四部分，由于我们准备挑战下折叠衣服这个任务，故除了π0之外，还关注到了这个DexVLA加之还准备解读下其源码，从而把DexVLA这部分独立成本文。

本文介绍了DexVLA模型的开发，旨在提升机器人在多样环境中执行复杂任务的能力。通过引入扩散动作专家和具身课程学习，DexVLA优化了机器人对语言指令的理解和动作执行。研究者提出了三阶段训练策略，逐步提高任务复杂性，最终实现高效的衣物折叠等任务。

DexVLA 任务复杂性 机器人 源码 衣物折叠 语言指令
原文中文，约10200字，阅读约需25分钟。发表于：。
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