清华团队提出 SimpleTouch 触觉增强 VLA 方法
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清华团队提出 SimpleTouch 触觉增强 VLA 方法
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AI 综述
清华大学研究团队提出 SimpleTouch 触觉增强 VLA 方法：在预训练的 π0.5 模型上加入触觉专家，每个任务仅用 50 条示范做单阶段训练，无需额外的触觉策略预训练或独立对齐阶段。团队称，该方法在 6 个仿真任务和 4 个真机任务上均取得最高成功率，超过经过大规模触觉策略预训练的 FTP-1。 对比时所有方法使用相同的 50 条任务示范，每个仿真任务评测 100 次。SimpleTouch 冻结预训练的 T3 编码器，保留每个传感器全部 197 个当前触觉 token（含全局 CLS token 和 196 个空间 token）；部署时只编码当前触觉并复用缓存，不运行预测分支。
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最新进展10月27日 11:00
清华团队提出 SimpleTouch：无需触觉策略预训练，50 条示范学会精细操作报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- Xbotics具身智能实验室 · 微信公众号清华团队提出 SimpleTouch：无需触觉策略预训练，50 条示范学会精细操作
清华大学研究团队提出 SimpleTouch，在预训练 VLA π0.5 上加入触觉专家，仅用每任务 50 条示范做单阶段训练，无需额外触觉策略预训练或独立对齐阶段。
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