Articles sur VLA Models

Les modèles VLA actuels manquent de normes d'évaluation unifiées pour une généralisation à travers les formes matérielles. ZETA isole pour la première fois les variables matérielles sous des paramètres contrôlés en distinguant strictement entre la migration « échantillon zéro strict » et la migration « échantillon zéro exposé avant l'entraînement ». Cela signifie que la recherche de généralisation inter-entités passe de vagues démonstrations de capacités à des évaluations scientifiques qui peuvent être quantifiées et vérifiées.

Le principal problème de la manipulation d’un robot à longue vue est qu’une entrée visuelle dense peut facilement inciter le modèle à prendre des raccourcis visuels et à s’écarter de la véritable intention humaine. Le cadre HINT dissocie les intentions sémantiques clairsemées des états de contrôle en constante évolution, ce qui signifie que l'intelligence incarnée évolue d'une « cartographie de bout en bout de la vision-action » à un « contrôle hiérarchique aligné sur les intentions ».

Le goulot d'étranglement en matière de fiabilité du modèle VLA passe des « capacités du modèle » au « mécanisme de récupération des erreurs lors du déploiement ». Harness VLA choisit de geler le modèle et d'utiliser la mémoire pour guider l'agent, ce qui signifie que l'industrie a commencé à accepter qu'un seul modèle de bout en bout ne peut pas couvrir tous les scénarios de non-distribution et utilise à la place une architecture au niveau du système pour compenser cela. C'est le signe que l'intelligence incorporée passe de la « compétition de modèles » à la « mise en œuvre de l'ingénierie ».