TinyVLA是一種面向機器人操控的視覺-語言-動作（VLA）模型，由華東師范大學和上海大學團隊推出。針對現有VLA模型的不足，如推理速度慢和需要大量數據預訓練，提出解決方案。TinyVLA基于輕量級的多模態模型和擴散策略解碼器，顯著提高推理速度，減少對大規模數據集的依賴。模型在模擬和真實機器人平臺上經過廣泛測試，證明在速度、數據效率以及多任務學習和泛化能力方面優于現有的先進模型OpenVLA。TinyVLA的推出，為機器人控制領域提供一種快速、高效的新方法，有望在資源受限的環境中實現快速部署和應用。
TinyVLA的主要功能快速推理： TinyVLA能在極短的時間內處理視覺數據和語言指令，生成相應的機器人動作，顯著提高了決策和執行的速度。數據高效： 模型減少對大規模機器人數據集的依賴，無需昂貴的預訓練過程，降低訓練成本和資源消耗。多任務處理： 能處理多種不同的任務，如抓取、放置、堆積等，展示良好的多任務學習能力。強泛化能力：?在未見過的新環境、新物體和新指令下，TinyVLA仍能保持較高的執行成功率，表現出強大的泛化能力。TinyVLA的技術原理多模態模型初始化： TinyVLA基于預訓練的多模態模型（如Pythia）作為策略網絡的基礎，模型已經在大量視覺-語言數據上進行訓練，具備良好的語義理解能力。策略骨干優化： 通過訓練輕量級的多模態模型（VLM），TinyVLA在保持模型性能的同時減少模型參數量。擴散策略解碼器： 在微調階段，集成擴散策略解碼器直接輸出機器人的動作，替代傳統的基于token的預測方法，提高動作預測的連續性和準確性。LoRA微調技術： 用低秩適應（LoRA）技術對預訓練的VLM部分進行微調，只更新模型中一小部分參數，從而保持模型的原有知識并提高訓練效率。一次性多步預測： TinyVLA能一次性預測一系列未來的動作，而不是單步預測，提高動作預測的連貫性和整體效率。TinyVLA的項目地址項目官網：tiny-vla.github.ioGitHub倉庫：https://github.com/lesjie-wen/tinyvla（即將開源）arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2409.12514v1TinyVLA的應用場景家庭自動化： 在智能家居環境中，TinyVLA使機器人理解自然語言指令執行家務任務，如收拾雜物、開燈或關燈。工業自動化： 在制造和包裝生產線上，TinyVLA能控制機器人進行精密的組裝、分揀和質量檢測工作。服務機器人： 在餐飲或醫療服務行業，TinyVLA幫助機器人理解顧客需求，提供點餐、送餐或導醫服務。災難響應： 在災難救援場景中，TinyVLA指導機器人在復雜環境中進行搜索和救援任務。教育和培訓： TinyVLA作為教育機器人的大腦，通過交互式學習輔助兒童教育或專業技能訓練。實驗室助理： 在科學實驗室中，TinyVLA指導機器人進行樣品處理、化學分析等重復性工作。 
