1月29日，宇树科技面向通用人形机器人操控的开源大模型UniFoLM-VLA-O正式发布。
据介绍，针对操作类任务中对指令理解与空间感知的高要求，模型通过持续预训练深度融合了文本指令与2D/3D空间细节，增强了模型的空间感知能力。同时，模型构建了全链路的动力学预测数据，使得模型具备了更好的任务泛化性能。
基于Qwen2.5-VL-7B开源模型，宇树构建了覆盖机器人与通用场景的多任务数据集，并开展持续预训练。针对操作类任务，团队还对开源数据集进行了系统化清洗，最终仅使用约340小时的真机数据，进行离散动作的预测训练。
宇树表示，经由仿真环境与真机实验的多任务训练验证，结果显示该模型具备单模型处理多任务的通用能力，在LIBERO仿真基准测试中，多任务模型取得了接近最优的性能。在真机验证中，仅需单一策略即可高质量完成12类复杂的操作任务。
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