¿Qué es un modelo VLA?
Los modelos de Visión-Lenguaje-Acción (VLA) toman observaciones visuales e instrucciones en lenguaje como entrada y producen directamente acciones de robot como salida. Combinan la comprensión visual de los modelos de visión-lenguaje (VLMs) con capacidades de control motor entrenadas en datos de demostración de robots. Piénsalos como modelos base para el control de robots.
Comparación de Modelos VLA Clave
RT-2 (Google DeepMind): 55B parámetros, fuerte generalización, no disponible públicamente. OpenVLA (Stanford/Berkeley): 7B parámetros, de código abierto, ajustable en datos personalizados. Octo (Berkeley): 93M parámetros, inferencia rápida, soporta múltiples encarnaciones de robots. π₀ (Inteligencia Física): VLA basado en difusión, fuerte manipulación diestro.
- Para investigación con computación limitada: Octo
- Para ajuste fino en tareas personalizadas: OpenVLA
- Para la mayor capacidad: π₀ (si está disponible)
Consideraciones de Implementación
Los modelos VLA requieren inferencia en GPU (típicamente RTX 3090 o mejor). La latencia de inferencia varía de 50 ms (Octo) a 500 ms+ (OpenVLA 7B). La segmentación de acciones ayuda a cerrar la brecha entre la inferencia lenta y los bucles de control rápidos. El ajuste fino en 50–200 demostraciones específicas de tareas generalmente produce resultados sólidos. SVRC proporciona estaciones de trabajo preconfiguradas para el desarrollo de VLA.