機器人AI訓練模型選擇比較：ACT、SmolVLA、π0.5
從 ACT 到 SmolVLA，再到 π0.5，我們看到機器人模型訓練不是簡單的淘汰替代關係，而是具身智慧技術在「專業精度」、「邊緣效率」與「開放泛化」三個維度上的並行探索。
小模型革命：SmolVLA打開機器人普及新局
SmolVLA的出現，讓我們看見機器人領域不一定需要燒錢堆資源才能創新。它用僅450M參數、不到三萬筆訓練資料與消費級硬體，證明了開源架構也能具備世界級表現。
|