EmbodiedMidtrain：用mid-training弥合VLM与VLA差距
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EmbodiedMidtrain：用mid-training弥合VLM与VLA差距
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AI 综述
Yiyang Du 等（CMU 等机构作者）提出 EmbodiedMidtrain，用可学习的邻近度估计器从大规模 VLM 数据中筛选更接近 VLA 分布的样本，构建 EmbodiedMidtrain-1M 数据集，用于 VLA 微调前的 VLM 中期训练。基于论文摘要，该方法在模拟机器人操作基准和真实任务上，相比现成检查点在不同 VLM 骨干与 VLA 动作头下均取得一致性能提升。 作者称将进一步发布全部代码、数据和模型。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月16日 12:00
EmbodiedMidtrain通过中期训练弥合视觉语言模型与视觉语言动作模型差距报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月16日
- arXiv · cs.AIEmbodiedMidtrain通过中期训练弥合视觉语言模型与视觉语言动作模型差距
研究者提出EmbodiedMidtrain，通过可学习的邻近度估计器从大规模VLM数据中筛选更符合VLA分布的样本，并用其构建的EmbodiedMidtrain-1M数据集进行中期训练。基于论文摘要，该方法在模拟机器人操作基准和真实任务上，相比现成检查点在不同VLM骨干与VLA动作头下均获得一致性能提升，并将进一步发布代码、数据和模型。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 8
- 可比范围峰值
- 910月16日 16:00
- 近 24 小时变化
- –
02.557.510
16:0017:0018:00
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