Forward from: Embodied AI Reading Club
🔥Всем привет!
📆Завтра (05.06) в 17:00 Егор Черепанов, Алексей Староверов и Татьяна Земскова разберут архитектуру и методы обучения и инференса модели
RLDX-1
от корейского стартапа RLWRLD и обсудят, почему эту работу уже можно считать заметным вызовым современным VLA-моделям.
⚫️Авторы предлагают VLA-архитектуру для мобильной манипуляции, которая объединяет память на разных уровнях, тактильные сигналы, синтетические данные для редких сценариев и оптимизации инференса для работы в реальном времени.
⚫️Отдельно будет уделено внимание архитектуре MSAT, где разные модальности обрабатываются отдельными потоками и затем связываются через совместное self-attention.
⚫️Также будет разобрано, как эти инженерные и модельные решения переводятся в практический результат: RLDX-1 работает на частоте до 22 Гц на RTX 5090, а в экспериментах на реальном роботе и в симуляции заметно превосходит сильные базовые модели, включая π0.5 и NVIDIA GR00T N1.6. В частности, в задачах для гуманоидного робота ALLEX модель достигает 86.8% успеха против примерно 40% у конкурентов.
⚫️На семинаре обсудим, насколько эти результаты делают RLDX-1 серьёзным конкурентом для Pi0.7 и других SOTA VLA, а также посмотрим, что особенно важно для сообщества: у работы уже доступны код и веса.
Ссылки:
1. Технический репорт
2. Код и веса моделиr
🍿Ссылка на подключение
Подписаться⤵️
Embodied AI Reading Club
📆Завтра (05.06) в 17:00 Егор Черепанов, Алексей Староверов и Татьяна Земскова разберут архитектуру и методы обучения и инференса модели
RLDX-1
от корейского стартапа RLWRLD и обсудят, почему эту работу уже можно считать заметным вызовым современным VLA-моделям.
⚫️Авторы предлагают VLA-архитектуру для мобильной манипуляции, которая объединяет память на разных уровнях, тактильные сигналы, синтетические данные для редких сценариев и оптимизации инференса для работы в реальном времени.
⚫️Отдельно будет уделено внимание архитектуре MSAT, где разные модальности обрабатываются отдельными потоками и затем связываются через совместное self-attention.
⚫️Также будет разобрано, как эти инженерные и модельные решения переводятся в практический результат: RLDX-1 работает на частоте до 22 Гц на RTX 5090, а в экспериментах на реальном роботе и в симуляции заметно превосходит сильные базовые модели, включая π0.5 и NVIDIA GR00T N1.6. В частности, в задачах для гуманоидного робота ALLEX модель достигает 86.8% успеха против примерно 40% у конкурентов.
⚫️На семинаре обсудим, насколько эти результаты делают RLDX-1 серьёзным конкурентом для Pi0.7 и других SOTA VLA, а также посмотрим, что особенно важно для сообщества: у работы уже доступны код и веса.
Ссылки:
1. Технический репорт
2. Код и веса моделиr
🍿Ссылка на подключение
Подписаться⤵️
Embodied AI Reading Club