RynnVLA-Latent 机器人操作基础模型论文发布

研究团队发布 RynnVLA-Latent 机器人操作基础模型框架，其核心是用 RynnLAM 从视觉变化中学习连续、3D 接地的潜在动作，无需原生机器人控制信号，从而把异构交互视频转成可扩展的策略预训练监督。 团队称，已将 30.1K 小时的人类、机器人和仿真视频转为 745.52M 条潜在动作描述，用于策略预训练；在 LIBERO-Plus 上未做基准特定适配即达到 84.7%，并在灵巧手和移动夹爪平台的六项真实操作任务上测试。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。