VioLA：从人类数据学习通用人形控制策略
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VioLA：从人类数据学习通用人形控制策略
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AI 综述
2026年10月9日，arXiv cs.RO 发布论文《VioLA：从人类数据学习通用人形机器人控制策略》。该研究提出 VioLA，一种预测身体与手部运动 latent 而非关节指令的通用人形机器人策略，由预训练的身体与手部控制器在机器人上执行这些 latent。其训练数据池包含 1.406 亿帧，其中 93.2% 来自人类。论文称，VioLA 在真实机器人上零样本跟随运动指令成功率达 100%，而 GR00T N1.7 和 Ψ₀ 分别仅为 16.7% 和 0%；无需任务特定微调即可达到 88.6% 的操作成功率。作者表示代码与检查点将会发布。
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最新进展10月9日 12:00
VioLA：从人类数据学习通用人形机器人控制策略报道时间线
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10月9日
- arXiv cs.ROVioLA：从人类数据学习通用人形机器人控制策略
VioLA 是一种预测身体与手部运动 latent 而非关节指令的通用人形机器人策略，由预训练身体与手部控制器在机器人上执行这些 latent。其训练数据池包含 1.406 亿帧，其中 93.2% 来自人类。VioLA 在真实机器人上零样本跟随运动指令，成功率达 100%，而 GR00T N1.7 和 Ψ₀ 分别仅为 16.7% 和 0%；无需任务特定微调即可达到 88.6% 的操作成功率。