arXiv Robotics· Haoyu Zhao, Xingyue Zhao, Zhian Su, Bohan Hou, Yinzhou Tang, Fengyi Wang, Kehan Li, Yuming Jiang, Siteng Huang, Xin Li, Zhenyu Zeng, Mingxiu Chen, Deli Zhao, Zhongyu Li·· 4 小时前AI 评分58
RynnVLA-Latent：用 3D 潜动作扩展机器人操作基础模型
RynnVLA-Latent: Scaling Robotic Manipulation Foundation Models with 3D-Grounded Latent Actions
AI 导读
RynnVLA-Latent 提出从异构交互视频中学习连续、3D 锚定的潜动作，用于机器人策略预训练，无需原生机器人控制数据。研究团队用 RynnLAM 处理 30.1K 小时人类、机器人和仿真视频，生成 745.52M 个潜动作描述符，再通过 flow matching 预测潜动作块并适配到具体本体动作。
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