华东师范大学与上海大学联合发布针对机器人控制的VLA模型——MiniRoboNet

TinyVLA指的是什么？

华东师范大学与上海大学的研究团队开发了名为TinyVLA的视觉-语言-动作（VLA）模型，专门用于提升机器人的操控性能。该模型针对现有技术存在的问题，如推理速度较慢以及对大量预训练数据的需求提出了改进方案。通过采用轻量级多模态架构和扩散策略解码器，TinyVLA大幅提升了其运行效率，并减少了对外部大规模数据集的依赖性。经过在多个模拟环境及实际机器人平台上的广泛验证表明，与当前领先的OpenVLA模型相比，TinyVLA在推理速度、训练所需的数据量以及多任务学习能力方面都展现出了明显的优势。这项技术的进步为机器人的操控提供了一种更加高效和快速的方法，并且预计能在资源有限的环境中实现迅速的应用部署。

TinyVLA的核心特性

• 高效推论：TinyVLA能够迅速解析视觉信息与语言命令，并快速转化为机器人的行动响应，大幅提升了其决策及操作的效率。
• 高效率的数据处理：该模型减少了对大型机器人数据集的需求，并且不需要经过代价高昂的预训练阶段，从而降低了培训的成本和资源使用量。
• 多项任务管理：具备执行多样化作业的能力，包括但不限于拾取、安置和堆叠等工作，并展现了卓越的多重任务学习技巧。
• 强大的泛化性能：面对全新的环境、物品及指示，TinyVLA依然能够维持高水平的任务完成率，展现出其卓越的适应与扩展性能。

小型甚长基线干涉测量（VLBI）系统的工作机制

• 多元模型的启动：TinyVLA以经过大规模视觉与文本联合训练的多模态预训练模型（例如Pythia）为策略网络的核心基础，拥有出色的语义解析和理解能力。
• 战略核心提升：TinyVLA通过对轻量级多模态模型（VLM）进行训练，在降低模型参数数量的同时，维持了其性能水平。
• 传播策略解析器：于微调过程中，采用集成扩散技术的解码器会直接生成机器人行为序列，取代原先依赖token方式进行的动作预报模式，从而增强了行动预估的流畅度与精确性。
• LoRA精细调整方法：采用低秩适应（LoRA）方法来调整预先训练好的视觉语言模型的部分组件，仅修改其中少量的关键参数，这样既能保留原有的知识体系又能加快训练的速度。
• 多次连续预测：TinyVLA能够连续预估多步骤未来行动，避免了逐次单独预测的方式，从而增强了行为序列的流畅度和提升了总体效能。

TinyVLA项目的仓库位置

• 官方网站项目：github.io上的tiny-vla页面
• Git代码库：https://github.com/lesjie-wen/tinyvla（计划近期开放源代码）
• arXiv科技文章这篇论文的链接是：https://arxiv.org/abs/2409.12514，提供了对原始研究的访问。请注意，直接从上述链接可以找到该学术文章的具体信息和摘要，而无需下载PDF版本来查看基本信息。

TinyVLA的使用场合

• 智能家居：在智能家庭场景中，通过使用TinyVLA技术，机器人能够解析并响应用户的日常语言命令来完成各种家居工作，比如整理物品、开启灯光或是关闭灯光。
• 制造业智能化：在生产线的制造与包装环节中，TinyVLA能够指挥机器人执行精细组装、分类及品质检查的任务。
• 客户服务机器人：于餐馆及医疗服务业中，TinyVLA赋能机器人士兵应对客户需求，执行如点菜、递送食物和引导病人等任务。
• 紧急应对：于灾害救助情境下，TinyVLA引领机器人执行探索与援助作业，在错综复杂的环境里导航前行。
• 教育与培养：TinyVLA充当教育机器人核心的角色，利用互动式学习来支持孩子的教育培训或是专业知识的培养。
• 实验员助手：在科研实验室里，TinyVLA引领机器人执行诸如样本处理和化学分析之类的常规任务。