VLA 详细的入门基础
2026 年的 VLA 很少有很深的技术积累，上层还是比较空的，所以速通的时间可以比较快。但后面想要做深、做 work，就要好好学习基础。 这份学习路线有几个特点： 不从 CNN 等传统内容开始，而是直接从 LLM 到 VLA。学习时间比较短，适合三个月速通，或者适合一些想要等有一定知识之后再补基础的人。 从项目入手， …
Robotics
LIBERO 被刷爆之后，VLA 还应该刷什么？
在当前的 VLA 工作中，核心 benchmark 大部分选择的都是 LIBERO。通常再紧跟着做一个 LIBERO-Plus，放在实验的最开头作为主要实验部分，接着再放一些 RoboTwin 等其他 benchmark 作为第二组实验。 但是，看着每篇论文都有 98、99.2、100 的漂亮指标，我很疑惑 …
让机器人学会选择输出快！慢！动作
论文：HiPolicy，arXiv: 2604.06067。 这篇论文最吸引我的地方，是它把机器人动作输出拆成了“快动作”和“慢动作”：不是让模型永远用同一个频率生成动作，而是根据任务状态，自适应选择更合适的动作频率。 核心问题：为什么单一频率不够？ 主流模仿学习方法，比如 DP、ACT、DP3，通常采用固定频率的动作 …
"COT" 是怎么在 VLA 里面火起来的？
自从具身大火之后，之前很多做LLM，VLM的人涌进来很多 VLA是建立在VLM的基础上的，早年的VLA很朴素，一般是VLM加个自回归生成的动作头，再用机器人数据微调一下 既然是VLA从VLM发展过来的，那VLM上的method都应该在VLA上能够施展开来 于是，这波论文潮随之而来了 某种意义上，论文数量的涌现效应甚至比 …
VLA / WAM 研究索引
这个栏目用于整理 VLA / WAM 相关资料，包括多模态理解、动作生成、机器人控制和系统集成。