jonyzhang2023/awesome-embodied-vla-va-vln

해결하는 문제

이 프로젝트는 빠르게 진화하는 임베디드 AI 분야를 탐색하는 과제를 해결합니다. 로보틱스 연구가 대규모 기반 모델로 전환됨에 따라 연구자와 개발자가 비전-언어-행동(VLA) 모델, 세계 모델, 로봇 내비게이션의 최신 혁신을 추적하기 어려울 수 있습니다.

작동 방식

이 저장소는 최신 연구의 엄선된 커뮤니티 기반 인덱스 역할을 합니다. 수백 개의 학술 논문, 기술 보고서, 오픈소스 코드베이스를 VLA 모델, 물리 인식 정책, 시뮬레이션 플랫폼, 평가 벤치마크와 같은 논리적 범주로 구성합니다. 목록은 커뮤니티에 의해 유지되며, 풀 리퀘스트를 통해 새 항목이 추가되어 컬렉션이 최신 상태를 유지합니다.

대상 독자

이 리소스는 로보틱스 분야의 "LLM 순간"에 대해 정보를 얻고자 하는 로봇 연구자, AI 엔지니어, 학생을 위해 설계되었습니다. 로봇 학습 및 조작을 위한 최신 기반 모델을 구현, 연구 또는 구축하려는 사람들에게 특히 유용합니다.

주요 내용

• 임베디드 AI의 전체적인 풍경을 다루는 포괄적인 서베이 논문.
• 비전-언어-행동(VLA) 및 세계 행동 모델(WAM)의 광범위한 목록.
• 비전-언어 내비게이션(VLN) 및 비전-행동(VA) 모델 전용 섹션.
• Sim-to-Real 전이, 물리 인식 정책, 평가 벤치마크를 위한 리소스.
• 최신 개발을 강조하기 위해 역시간순으로 정렬된 적극적인 유지 관리.