OpenVLA vs Octo: ¿Qué modelo de aprendizaje robótico elegir?

Ambos OpenVLA y Octo son modelos de visión-lenguaje-acción de código abierto para el aprendizaje robótico. Aquí se compara cómo y cuándo usar cada uno.

Arquitectura

OpenVLA se basa en Prismatic VLM y añade cabezales de predicción de acción. Soporta múltiples morfologías robóticas y espacios de acción. Octo utiliza una arquitectura basada en transformadores entrenada con datos de Open X-Embodiment. Ambos toman imágenes + lenguaje y producen acciones.

Datos de Entrenamiento

OpenVLA se entrena con Open X-Embodiment y conjuntos de datos adicionales. Octo se entrena con Open X-Embodiment (RT-X, BridgeData, DROID, etc.). Ambos se benefician de datos robóticos diversos y a gran escala. Consulta nuestra Catálogo de conjuntos de datos para fuentes de datos.

Ajuste fino

Ambos soportan el ajuste fino en tu robot y tarea. Típicamente, 50–500 demostraciones pueden mejorar significativamente el rendimiento. OpenVLA ofrece puntos de control para diferentes tipos de robots. La arquitectura de Octo es flexible para nuevos espacios de acción.

Cuándo elegir OpenVLA

• Necesitas un rendimiento sólido desde el primer momento en tareas de manipulación comunes
• Su robot es similar a los de Open X-Embodiment (WidowX, ALOHA, etc.)
• Quieres un modelo bien documentado y mantenido activamente

Cuándo elegir Octo

• Estás experimentando con morfologías robóticas novedosas
• Quieres la máxima flexibilidad para espacios de acción personalizados
• Estás construyendo directamente sobre datos de Open X-Embodiment

Recolección de datos para ajuste fino

Cualquiera que sea el modelo que elijas, probablemente necesitarás demostraciones específicas para la tarea. Ofrecemos servicios de recolección de datos para el aprendizaje por imitación: teleoperación, formateo listo para el aprendizaje y control de calidad. Recogida de hardware el mismo día en Palo Alto para iteraciones rápidas.

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