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BridgeVLA
BridgeVLA: Alineación de entrada y salida para una manipulación 3D eficiente. 88.2% RLBench, 64% COLOSSEUM. NeurIPS 2025.
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Alineación de entrada y salida para el aprendizaje eficiente de manipulación 3D con modelos de lenguaje de visión.
En general
BridgeVLA pre-entrenar una columna vertebral VLM para tomar imágenes 2D como entrada y producir mapas de calor 2D como salida, luego ajustar a la nube de punto mientras proyecta en imágenes de vista múltiple.
Indicadores de referencia
- RLBench 88.2% (aumento del 81.4%)
- COLOSSEUM 64,0%
- 10+ tareas 95,4% con sólo 3 trayectorias por tarea
Enlaces oficiales
- bridgevla.github.io
Sitio del proyecto - [OpenReview]
T2 ) Papel NeurIPS 2025
Citación
NeurIPS 2025. Véase el sitio del proyecto de BibTeX.
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