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Aprendizado Ponta a Ponta
Treinar uma única rede neural para mapear diretamente de entradas de sensor bruto (imagens, propriocepção) para ações de robô, sem representações intermediárias projetadas manualmente ou pipelines modulares. O aprendizado ponta a ponta evita o gargalo de informação de sistemas modulares, mas requer mais dados de treinamento e é mais difícil de interpretar. Modelos VLA representam a fronteira do aprendizado de robô ponta a ponta.