Framework de Aprendizado por Reforço de Alto Desempenho para Robôs Humanoides

Um framework de aprendizado por reforço de alto desempenho otimizado para treinar locomoção, manipulação e implantação em mundo real de robôs humanoides está a caminho. Com alta versatilidade, ele aborda tarefas que vão desde caminhar e dançar até tarefas domésticas e até mesmo cozinhar. O próximo K-VLA, aproveitando dados de robôs em larga escala e uma nova arquitetura de rede, promete o robô mais capaz e hábil até agora. Ele é executado localmente e se integra a outros VLAs como Pi0.5 e Gr00t.