HuggingFace Daily Papers (Nổi bậtBài nghiên cứu)
47

Nghiên cứu

Từ nền tảng đến thực tiễn: Nâng cấp mô hình VLA với LingBot-VLA 2.0

(giờ Việt Nam)

Tóm tắt AI

LingBot-VLA 2.0 thu hẹp khoảng cách giữa phòng thí nghiệm và thực tế bằng cách mở rộng dữ liệu huấn luyện lên 60.000 giờ, hỗ trợ đa dạng cấu hình robot và cải thiện khả năng dự đoán động lực học.

Bản dịch AI

Tác giả: Wei Wu, Fangjing Wang, Fan Lu, He Sun, Shi Liu, Yunnan Wang, Yibin Yan, Yong Wang, Shuailei Ma, Xinyang Wang, Yibin Liu, Shuai Yang, Tianxiang Zhou, Kejia Zhang, Lei Zhou, Cheng Su, Nan Xue, Bin Tan, Han Zhang, Youchao Zhang, Fei Liao, Xing Zhu, Yujun Shen, Kecheng Zheng

Xem PDF HTML (thử nghiệm)

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

Lịch sử gửi bài

Từ: Kecheng Zheng [xem email] [v1] Thứ Ba, ngày 7 tháng 7 năm 2026 15:33:12 UTC (7.813 KB)

Robot họcVLAAI thực tếLingBotMô hình nền tảng
Đọc bài gốc

Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ HuggingFace Daily Papers (Nổi bậtBài nghiên cứu). 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.