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内容提要
本文介绍了DM0模型，这是一种面向体感智能的视觉-语言-动作（VLA）框架，旨在统一操作与导航。DM0通过多源三阶段训练流程，结合视觉、驾驶和体感数据，克服了传统模型的局限性，并在RoboChallenge基准测试中表现优异，展示了其在物理AI领域的潜力。
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关键要点
- DM0模型是一种面向体感智能的视觉-语言-动作（VLA）框架，旨在统一操作与导航。
- DM0通过多源三阶段训练流程，包括预训练、中间训练和微调，克服了传统模型的局限性。
- 该框架结合视觉、驾驶和体感数据，确保模型在获得语义知识的同时，也能够学习物理先验。
- DM0在RoboChallenge基准测试中表现优异，优于现有策略，展示了其在物理AI领域的潜力。
- 模型架构支持在多种任务和数据分布的大规模数据集上进行联合训练，包含视觉-语言模型和动作专家。
❓
延伸问答
DM0模型的主要目标是什么？
DM0模型旨在统一操作与导航，面向体感智能的视觉-语言-动作（VLA）框架。
DM0模型的训练流程是怎样的？
DM0通过多源三阶段训练流程，包括预训练、中间训练和微调，克服传统模型的局限性。
DM0模型如何结合不同类型的数据？
DM0结合视觉、驾驶和体感数据，确保模型在获得语义知识的同时，也能够学习物理先验。
DM0在RoboChallenge基准测试中的表现如何？
DM0在RoboChallenge基准测试中表现优异，优于现有策略，展示了其在物理AI领域的潜力。
DM0模型的架构包含哪些核心组件？
DM0模型的架构包含基于大语言模型的视觉-语言模型和流匹配的动作专家。
DM0模型如何防止知识的侵蚀？
DM0采用混合梯度策略，将动作专家的梯度与预训练的视觉-语言模型解耦，以防止语义知识的侵蚀。
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