Blog

了解Pi-Zero的流动匹配技术与VLM初始化相结合，如何改变用于灵巧控制的通用机器人策略。了解其相对于传统方法的优势、机器人AI训练数据的效率以及对行业中可扩展机器人部署的影响。

了解 NVIDIA 的 Isaac Lab 如何通过 GPU 加速模拟彻底改变多模态机器人学习，从而为机器人研究人员和公司实现更快的 AI 训练、可扩展的部署和优化的 ROI。

了解 Isaac Gym 如何通过 GPU 原生的物理仿真彻底改变机器人学习，从而实现数千个并行环境，以实现快速强化学习、VLA 模型训练和高效的 AI 机器人远程操作。探索基准、与 PyTorch 的集成以及弥合模拟到现实差距的实际应用。

探索 BC-Z 如何通过缩放演示数据，通过实现零样本任务泛化来彻底改变机器人模仿学习。了解机器人公司和 AI 工程师的缩放定律、VLA 模型、远程操作最佳实践和 ROI 优势。

了解 DROID 数据集（一种大规模机器人操作数据集）如何通过来自真实环境的超过 76,000 次演示来改变机器人 AI 训练。了解其对 VLA 模型、基准以及机器人公司可扩展数据收集方法的影响。

探索 BridgeData V2 如何以低成本提供大规模机器人数据，从而增强模仿学习方法和离线强化学习。了解机器人技术中的关键基准、VLA 模型以及用于 AI 训练数据收集的高效机器人远程操作工作流程。

了解开放 X-Embodiment（一个跨越 20 多种机器人形态的协作数据集）如何改变机器人学习。了解 RT-X 模型、跨形态泛化以及机器人公司通过高效数据收集和远程操作提高投资回报率的实用策略。

了解谷歌的 RT-2 视觉-语言-动作模型如何通过将网络知识转移到物理动作来彻底改变机器人控制。了解其架构、训练方法、涌现能力以及对机器人公司和运营商的影响，包括与远程操作集成以实现高效的 AI 训练。

探索视觉-语言-动作 (VLA) 模型如何通过整合视觉、语言和动作来彻底改变机器人学习，从而实现更智能、更高效的机器人技术。在本综合指南中，了解架构、训练方法、基准和部署的投资回报率。

了解 Google 的 RT-2 视觉-语言-动作 (VLA) 模型如何通过整合视觉数据、自然语言和实时动作来重塑机器人学习。这项创新的 AI 技术增强了远程操作员的数据收集，并提高了机器人应用的效率。在 AY-Robots 探索其对 AI 驱动机器人未来的潜在影响。

发现谷歌 DeepMind 的 RT-2 模型如何革新 AI 机器人领域，通过强调高质量训练数据的重要性，而不是依赖高级算法。这篇文章剖析了实验，证明了有效数据收集对于真实世界机器人性能至关重要。了解像 AY-Robots 这样的平台如何帮助弥合训练数据差距，推动未来创新。