新京報
2025-01-10 
銀河通用發布端到端具身抓取基礎大模型GraspVLA
新京報貝殼財經訊（記者韋博雅）1月9日，銀河通用發布端到端具身抓取基礎大模型 GraspVLA。
銀河通用介紹，GraspVLA 的訓練包含預訓練和后訓練兩部分。其中預訓練完全基于合成大數據，訓練數據達到十億幀“視覺-語言-動作”對，掌握泛化閉環抓取能力、達成基礎模型。預訓練后，模型可直接在真實場景和物體上零樣本測試，并具有七大泛化能力；針對特別需求，后訓練僅需小樣本學習即可遷移基礎能力到特定場景，滿足產品需求的專業技能。
銀河通用還給出了VLA（（視覺-語言-動作模型））達到基礎模型需滿足的七大泛化標準，即光照泛化、背景泛化、平面位置泛化、空間高度泛化、動作策略泛化、動態干擾泛化和物體類別泛化。
銀河通用表示，對于特定場景的特殊需求， GraspVLA 也具備對新需求的適應及遷移能力。如在工業場景中，僅需采集少量軌跡進行快速后訓練，GraspVLA 便可掌握諸如接線座（Wiring Base）、三角板（Triangular Panel）、黑色軟管（Black Hose）等特殊工業名詞，能從任意擺放的密集場景中找出對應零件。
（文章來源：新京報）
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