江行智能

近日,江行智能研究团队在具身智能领域取得重要突破。其研究成果DyGRO-VLA(DynamicGroupedResidualOptimization)被国际机器学习顶会ICML2026收录。该工作针对视觉-语言-动作(VLA)模型在多任务场景下的性能退化问题,提出了一种创新的两阶段优化框架,在业界公认的LIBERO多任务操作基准上取得了平均成功率97.1%的优异成绩,全面超越现有基线方法。破解“灾

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