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DexGrasp-VLA

效率提升25%，灵巧操作数采困境被「臂-手共享自主框架」解决

效率提升25%，灵巧操作数采困境被「臂-手共享自主框架」解决
实现通用机器人的类人灵巧操作能力，是机器人学领域长期以来的核心挑战之一。 近年来，视觉 - 语言 - 动作 (Vision-Language-Action，VLA) 模型在机器人技能学习方面展现出显著潜力，但其发展受制于一个根本性瓶颈：高质量操作数据的获取。 ByteDance Seed 团队最新的研究论文《End-to-End Dexterous Arm-Hand VLA Policies via Shared Autonomy》[1]，针对这一关键问题提出了解决方案。
12/11/2025 6:11:00 PM
机器之心