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UniVLA: Learning to Act Anywhere with Task-centric Latent Actions

Created by
  • Haebom

저자

Qingwen Bu, Yanting Yang, Jisong Cai, Shenyuan Gao, Guanghui Ren, Maoqing Yao, Ping Luo, Hongyang Li

개요

다양한 환경에서 효과적으로 작동하는 범용 로봇을 개발하기 위해, 본 논문은 UniVLA라는 새로운 cross-embodiment vision-language-action (VLA) 정책 학습 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 잠재적 액션 모델을 사용하여 비디오에서 작업 중심 액션 표현을 도출함으로써, 다양한 로봇 및 환경에서 전이 가능한 지식을 학습할 수 있도록 합니다. 인터넷 규모의 비디오에서 학습된 이 일반 정책은 효율적인 잠재 액션 디코딩을 통해 다양한 로봇에 적용될 수 있습니다.

시사점, 한계점

시사점:
다양한 로봇 및 환경에서 효과적인 성능을 달성합니다.
기존 방식보다 적은 컴퓨팅 자원과 데이터로 우수한 성능을 보입니다.
인간 비디오를 포함한 다양한 데이터를 활용하여 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.
한계점:
구체적인 한계점은 논문 요약에 명시되지 않았습니다.
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