O que é um Modelo VLA?

Modelos de Visão-Linguagem-Ação (VLA) recebem observações visuais e instruções em linguagem como entrada e produzem diretamente ações de robô. Eles combinam a compreensão visual dos modelos de visão-linguagem (VLMs) com capacidades de controle motor treinadas em dados de demonstração de robô. Pense neles como modelos fundamentais para controle de robô.

Principais Modelos VLA Comparados

RT-2 (Google DeepMind): 55B parâmetros, forte generalização, não disponível publicamente. OpenVLA (Stanford/Berkeley): 7B parâmetros, código aberto, ajustável em dados personalizados. Octo (Berkeley): 93M parâmetros, inferência rápida, suporta múltiplas encarnações de robô. π₀ (Inteligência Física): VLA baseado em difusão, forte manipulação destreza.

  • Para pesquisa com computação limitada: Octo
  • Para ajuste fino em tarefas personalizadas: OpenVLA
  • Para maior capacidade: π₀ (se disponível)

Considerações de Implantação

Modelos VLA requerem inferência em GPU (tipicamente RTX 3090 ou melhor). A latência de inferência varia de 50ms (Octo) a 500ms+ (OpenVLA 7B). O agrupamento de ações ajuda a preencher a lacuna entre a inferência lenta e os laços de controle rápidos. O ajuste fino em 50–200 demonstrações específicas de tarefas geralmente produz resultados fortes. O SVRC fornece estações de trabalho pré-configuradas para desenvolvimento de VLA.