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内容提要
AIxiv专栏促进了学术交流，报道了2000多篇内容。新模型RoboVLMs在视觉语言动作模型（VLA）中表现优异，能够在多种任务中稳定发挥。通过合理设计和选择基座模型，RoboVLMs在仿真和真实环境中均取得了出色成绩，展现了未来机器人的潜力。
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关键要点
- AIxiv专栏促进了学术交流，报道了2000多篇内容。
- RoboVLMs在视觉语言动作模型（VLA）中表现优异，能够在多种任务中稳定发挥。
- RoboVLMs在仿真和真实环境中均取得了出色成绩，展现了未来机器人的潜力。
- RoboVLMs通过合理设计和选择基座模型，提升了模型性能和泛化能力。
- 选择合适的基座模型是VLA模型成功的关键。
- 在预训练阶段引入跨本体数据可以显著提升模型的鲁棒性和表现。
- 未来可以探索更细化的设计优化和复杂任务的挑战。
- RoboVLMs的出现验证了视觉语言动作模型的可能性，机器人更接近成为全能助手。
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