Blog

Hướng dẫn StarVLA-WBC: train policy VLA whole-body cho Unitree G1 trên SIMPLE và deploy an toàn qua WBC/SONIC.

Hướng dẫn VLA-Precision: dùng ACoB online RL để biến VLA thành policy thao tác lab chính xác trong khoảng 45 phút/task.

Hướng dẫn NS-VLA v2: neuro-symbolic primitives, BC warmup, GRPO/AWR fine-tuning và inference trên LIBERO.

Hướng dẫn FlashVLA cho π0.5 và SmolVLA: streaming action decoding, cài đặt, training, inference async và đọc kết quả benchmark.

Hướng dẫn GAF: dùng Q-guided critic để cải thiện SmolVLA trên LIBERO mà không fine-tune lại policy gốc.

Hướng dẫn MA-VLA với atomic actions, Arm Shuffle, LeRobot data, training, inference và kết quả trên RoboFactory, RoboTwin 2.0.

Hướng dẫn hiểu GVLA, chuẩn bị MiGA 103K demos, fine-tune policy gripper-aware và chạy inference cho nhiều loại end-effector.

Hướng dẫn dùng ManiGuard-Bench để đánh giá an toàn manipulation VLA với openpi, GR00T và SmolVLA.

Hướng dẫn PoseVLA open-source: cài đặt, pretrain 3D pose, post-train RoboTwin, inference và vì sao scaled training đạt gần 89%.

Hướng dẫn EvoVLA (ECCV 2026): giải quyết stage hallucination trong VLA với SAR, Gemini hard negatives và memory dài hạn để đạt 69.2% trên benchmark thao tác dài

Hướng dẫn VLASH từ MIT Han Lab — framework biến VLA thành real-time với asynchronous inference future-state-aware, giảm latency 11.8× mà không đổi kiến trúc.

Hướng dẫn dùng GR00T-WholeBodyControl open-source để train SONIC whole-body controller trên 100M+ frame motion capture, deploy lên Unitree G1.