lifelong-robot-learning/libero

TurboVLA: робот получает команды в разы быстрее при 97% успешных выполнений благодаря замене LLM на BERT Исследователи из Хуачжунского университета науки и технологий и Huawei опубликовали TurboVLA - компактную vision-language-action модель, которая выдаёт действия для робота за 31.2 мс на RTX 4090 и набирает 97.7% на бенчмарке для роботов LIBERO. Главное отличие от других VLA в том, что внутри нет LLM. Вместо неё лёгкий текстовый энкодер BERT, а картинка и инструкция обмениваются информацией напрямую через модуль кросс-внимания. Отсюда 0.2B параметров вместо миллиардов и меньше 1 ГБ видеопамяти на инференсе. Обычно VLA-модели устроены так: робот получает картинку с камеры и текстовую инструкцию по типу «сложи три миски друг на друга». Визуальные признаки сначала проецируются в пространство токенов языковой модели, склеиваются с токенами инструкции, прогоняются через модель, и уже из её скрытых состояний декодируются действия. Этот путь обозначается как V → L → A: сначала зрение, затем язык, потом действие. Ключевое наблюдение исследователей простое: если в инструкции уже написано, что делать, то от текста нужно только подсказать, на какие визуальные детали смотреть. Вместо V → L → A авторы предлагают прямое отображение V + L → A. Картинки и инструкция кодируются независимо, потом обмениваются информацией напрямую, минуя большую языковую модель. За один прямой проход модель выдаёт сразу чанк из 12 шагов управления. Результаты на бенчмарке для роботов LIBERO : TurboVLA набирает 97.7% в среднем при 0.2B параметров, 0.9 ГБ видеопамяти и 31.2 мс задержки. Для сравнения, модель π0.5 выдаёт 96.9% при 3.4B параметров, 12.8 ГБ и 93.6 мс. VLA-JEPA набирает 97.2% при 2.8B и 108.7 мс, CogVLA 97.4% при 8.3B и 115.5 мс. Среди лёгких моделей Evo-1 даёт 94.8% при 0.8B, VLA-Adapter 97.3% при 1.5B. На реальном роботе AgileX Piper модель проверили на четырёх задачах (взять валик, отодвинуть карту, нажать степлер, сложить три миски) и получила от 80% до 92.5% success rate, в каждо