自变量机器人开源具身智能模型 Wall-OSS-0.5 - 凉西西资源小圈-凉西西资源小圈

【AI 核心摘要】

国内具身智能赛道近期掀起开源潮，但行业面临一个核心困境：大多数VLA模型评测是在特定任务微调后才进行的，难以判断预训练的真实贡献。自变量机器人（X Square Robot）推出的Wall-OSS-0.5模型，直接采用未经任何任务微调的预训练模型在17个真实机器人任务上测试，结果令人乐观。该模型在零样本场景下，积木分拣等任务得分超80分，尤其“绳子收紧”这类未见过的柔性操作任务也达82分，展现了强大的迁移能力。微调后，Wall-OSS-0.5在多项基准测试中领先行业标杆π0.5，且动作训练未导致感知能力退化，反而提升了具身视觉定位能力。其成功源于梯度桥接、视觉对齐动作Tokenizer等创新设计，为通用机器人大脑的发展提供了可复现的基线。

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数据来源：AI Bot

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