Всем привет!🔥 📆Сегодня (18 апреля) в 16:00 Данил Григорьев расскажет про VLA: коррекция ошибок и усиление через обучение с подкреплением В последнее время активно развиваются Vision-Language-Action модели (VLA) для роботизированной манипуляции. Основные задачи: обработка ошибок, адаптация к новым сценариям и оптимизация производительности. Работы [1-4] предлагают новые подходы к решению этих проблем. SC-VLA [1] использует двухсистемную архитектуру с механизмом самокоррекции. RoboDexVLM [2] расширяет возможности VLA для ловкой манипуляции с долгосрочным планированием. LIV [3] объединяет обучение представлениям и функций вознаграждения из видео без действий. RPD [4] применяет дистилляцию стратегий с RL для преобразования обобщенных VLA в высокопроизводительные экспертные модели. Эти методы показывают, как сочетание коррекции ошибок и обучения с подкреплением улучшает возможности VLA моделей Статьи: 1. A Self-Correcting Vision-Language-Action Model for Fast and Slow System Manipulation 2. RoboDexVLM: Visual Language Model-Enabled Task Planning and Motion Control for Dexterous Robot Manipulation 3. LIV: Language-Image Representations and Rewards for Robotic Control 4. Refined Policy Distillation: From VLA Generalists to RL Experts 🍿Ссылка на подключение Подписаться⤵️ Embodied AI Reading Club