OpenVLA：开源 VLA 路线的“标准参照系”
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[1]: https://openvla.github.io/?utm_source=chatgpt.com "OpenVLA: An Open-Source Vision-Language-Action Model"
OpenVLA 是目前最有代表性的开源 Vision-Language-Action 模型之一，可以看作是机器人领域对“大模型 + 视觉 + 动作控制”路线的一次系统性开源落地。它是一个 7B 参数规模的 VLA 模型，基于 Open X-Embodiment 数据集中的约 97 万条机器人 episodes 进行预训练，目标是让模型直接从图像和语言指令生成机器人动作。官方介绍中强调，它支持多种机器人本体的开箱控制，也可以通过参数高效微调快速适配新的机器人平台和任务。(开放VLA)
文案介绍：
OpenVLA 代表了具身智能从“任务专用策略”走向“开放式机器人基础模型”的关键一步。它将视觉理解、语言指令和连续动作生成统一到一个 VLA 框架中，使机器人不再只是执行固定脚本，而是能够基于自然语言理解任务目标，并根据当前视觉观测生成操作行为。相比闭源或半闭源系统，OpenVLA 的价值不仅在于性能，更在于它提供了一个可训练、可微调、可复现的开放基座，为研究者探索多机器人迁移、低数据微调和真实场景部署提供了重要起点。
立足具身智能前沿赛道，致力于搭建全球化、开源化、全栈式技术交流与实践共创平台。
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