Hugging Face Daily Papers
88

Nghiên cứu

τ_0-VLA: Mô hình nền tảng robot phân cấp với khả năng tính toán linh hoạt nhờ mô hình thế giới

(giờ Việt Nam)

Tóm tắt AI

τ_0-VLA cải thiện khả năng thực hiện các tác vụ robot dài hạn bằng cách cho phép mô hình tự đánh giá và tìm kiếm phương án tối ưu trước khi hành động, thay vì chỉ phản hồi một lần duy nhất.

Bản dịch AI

Tác giả: Xiaowei Cai, Yunuo Cai, Bingao Chen, Jingxiao Chen, Zhi Chen, Siyuan Feng, Tengyu Hou, Jingshun Huang, Han Jiang, Runkun Ju, Dong Li, Mingxiang Li, Shaowei Li, Xinchen Li, Yifan Li, Yi Liu, Zhongyuan Liu, Jianlan Luo, Junwen Miao, Ruiqi Ni, Buqing Nie, Mingjie Pan, Xinlin Ren, Jianheng Song, Jiaxu Wang, Peiqi Wang, Sen Wang, Xiaoyan Wang, Dafeng Wei, Dongming Wu, Pengwei Xie, Pu Yang, Hangjian Ye, Xiangyu Yue, Jinyu Zhang, Qinglin Zhang, Xueyong Zhao, Pengfei Zhou, Yue Zhou

Xem PDF HTML (thử nghiệm)

DOI do arXiv cấp thông qua DataCite (đang chờ đăng ký)

Lịch sử gửi bài

Từ: Jinyu Zhang [xem email] [v1] Thứ Hai, 17 tháng 8 năm 2026 17:59:11 UTC (962 KB)

roboticsVLAmô hình nền tảngAI điều khiểnnghiên cứu AI
Đọc bài gốc

Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ Hugging Face Daily Papers. Liên kết bài gốc ở phía trên. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.