长沙具身团队在全身VR摇操系统SONIC的复现中，成功实现了全身自主VLA的采训推全流程，完成了自主桌面收纳任务和箱子搬运实验。研究探讨了全身控制器与遥操作接口的设计，提出基于关节的全身遥操作优于传统方法，并通过实证研究验证了VLA在仿人机器人中的适配性和有效性。
通过27小时行走数据训练全尺寸仿人机器人，在旧金山自由行走。研究将仿人控制视为标记预测问题，通过传感器运动轨迹的自回归预测训练模型。结果表明，模型能在现实世界中泛化，并执行未见过的指令。研究为学习真实世界控制任务提供了前景广阔的道路。
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