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国产具身智能模型WALL-OSS在RoboChallenge评测中以46.43分排名全球第二,超越美国的pi0。该模型开源,具备透明性和可复现性,推动了具身智能的发展,并在多项任务中展现出强大能力。

开源“裸考”真实世界,国产具身智能基座模型拿下全球第二!

量子位 量子位 · 2026-01-08T11:02:20Z
WALL-OSS——点燃QwenVL 2.5在具身空间中的潜力:VL FFN可预测子任务及离散动作token,Action FNN则预测连续动作

本文讨论了改进版的π0.5及其在视觉-语言-动作(VLA)模型中的应用,强调知识隔离策略在保持VLM预训练能力的同时,解决模态差距和数据稀缺问题。通过引入专家混合架构,WALL-OSS模型增强了跨模态关联能力,提高了指令遵循和长时序任务的成功率。

WALL-OSS——点燃QwenVL 2.5在具身空间中的潜力:VL FFN可预测子任务及离散动作token,Action FNN则预测连续动作

结构之法 算法之道 结构之法 算法之道 · 2025-09-17T09:28:27Z

WALL-OSS正式开源,超越π0,成为具身智能领域唯一具备多模态统一输出能力的模型,支持低成本训练,适用于多种场景,推动行业发展,降低技术门槛。

开放全栈!超越π0,具身智能基础大模型迎来真·开源,开发者狂喜

量子位 量子位 · 2025-09-08T05:07:19Z
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