AI 机器人公司星尘智能提出端到端全身 VLA 模型——Lumo-1，

sowang

刚刚，AI 机器人公司星尘智能提出端到端全身 VLA 模型——Lumo-1，该模型能够泛化到新的物体、环境和指令 - 包括涉及抽象或间接描述的指令，并且可以高效得适应新任务，包括需要推理或精确操作的任务。其训练过程遵循结构化的三阶段流程：

1. 在精选的视觉-语言数据上进行 VLM 继续预训练，以增强具身推理技能，如规划、空间理解和轨迹预测；

2. 在跨本体数据和视觉-语言数据上进行联合训练；

3. 使用在 Astribot S1（一个具有类人灵巧性和敏捷性的绳驱双臂移动操作机器人）上收集的数据进行带推理过程的动作训练。

最后应用强化学习阶段进一步优化推理结果与推理-动作一致性。

从视频中可以看到，在实际热面包的任务中，尽管没见过这块面包，机器人通过推理识别它，推理出加热＝用微波炉，以及开门、拿起等一系列操作，都靠推理完成。

并且在整理文具的时候，机器人可以在混乱的桌面中快速找齐文具，精细处理不同形状、材质和尺寸的物品。




AI 机器人公司星尘智能提出端到端全身 VLA 模型——Lumo-1，
https://weibo.com/tv/show/1034:5 ... om=old_pc_videoshow