FoveaVLA开源并获机器人操作实测结果
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FoveaVLA开源并获机器人操作实测结果
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AI 综述
Stanford与Princeton团队基于π0.5构建并开源FoveaVLA，使视觉—语言—动作策略为每个动作块预测下一步需要看清的区域；在单外部相机加深度、无腕相机的条件下，机器人操作实测成功率为70.8%。 该模型及代码已开放，但每套条件仅评测12次，作者认为结果仍需通过更大规模实验验证。
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最新进展11月5日 23:00
Stanford 与 Princeton 团队构建 FoveaVLA，实测成功率 70.8%报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- AGI HuntStanford 与 Princeton 团队构建 FoveaVLA，实测成功率 70.8%
Stanford 与 Princeton 团队在 π0.5 基础上构建 FoveaVLA，让策略模型为每个 action chunk 预测下一步需要看清的区域。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。