身体性AIモデル

実世界ロボット展開向けAi2行動推論モデルファミリー。

Evo-1 は上海交通大学人工知能学院の MINT 研究室による軽量な視覚・言語・行動モデルです。二段階学習で意味的整合性を保持します。論文は2025年11月6日に公開され、筆頭著者は Tao Lin です。

ソフトプロンプトを用いるクロスエンボディメントVLAファミリー。

双腕操作向けRobotics Diffusion Transformerファミリー。

EO-1は、視覚・テキスト・行動の交互学習で多モーダル推論と動作生成を統合する汎用ロボット制御モデルです。論文には上海AI研究所、復旦大学、AgiBot、西北工業大学が記載されています。

ロボット操作向けオープン視覚・言語・行動モデルファミリー。

オープンソース汎用ロボット方策ファミリー。

InternVLAは上海人工知能研究所のロボット操作・ナビゲーション向けモデル群です。M1は空間誘導ポリシー、A1とA1.5は理解と行動生成、N1は二重システムによるナビゲーションを研究します。