Miércoles 28 de octubre de 2026 ·
Prueba no publicada: 逐际动力 actualiza FluxVLA Engine, su base de ingeniería de código abierto para robots con IA
Útil para
逐际动力 publicó la segunda versión del informe técnico de FluxVLA Engine, su infraestructura abierta para robots con IA, que ya incluye aprendizaje por refuerzo en línea tras el entrenamiento. En simulación, 14 políticas se evalúan con el mismo banco LIBERO, y la velocidad de inferencia de ocho combinaciones de modelo y hardware aumenta entre 2,31 y 9,64 veces. En pruebas con SmolVLA, el aprendizaje por refuerzo en línea mejoró el éxito en 10,0 y 15,4 puntos porcentuales en LIBERO-10 y RoboTwin Clean. El proyecto es de código abierto desde el 8 de abril.
Qué significa
Los equipos que desarrollan robots con IA pueden reutilizar entrenamiento, evaluación y despliegue en lugar de reconstruir esa infraestructura en cada proyecto. Un ejemplo es llevar un modelo de simulación a un brazo robótico real con menos cambios de código.
Fuentes originales
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- QbitAI 量子位 (CN)Leer la noticia completa en QbitAI 量子位 (CN)
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