#VLA
π0 erklärt – Wie Flow Matching die VLA-Aktionsgenerierung verändert hat
„Ein quellcodebasierter technischer Leitfaden zu Physical Intelligences π0: dem PaliGemma VLM und dem zugehörigen Action Expert, der kontinuierlichen Aktionsgenerierung mit bedingtem Flow-Matching, dem Cross-Embodiment-Training über sieben Robotertypen hinweg und dem Unterschied zu autoregressiven VLA-Modellen wie RT-2 und OpenVLA.“
Fundamentals · 10 Min. Lesezeit
Technologietrends
September 4, 2026
Technologietrends bei humanoiden Robotern
„Tesla Optimus und Figure 03 sind in der Serienproduktion angekommen, und Boston Dynamics‘ Atlas hat von Hydraulik auf vollelektrischen Antrieb umgestellt. Unitree treibt einen Preiskampf voran, während 1X‘ NEO mithilfe eines Videomodells im Heimnetzwerk selbstständig lernt. Ein Blick auf das Wettbewerbsumfeld und die noch offenen Fragen.“
Trends · 9 Min. Lesezeit
Bestärkendes Lernen
September 3, 2026
Einführung in das Reinforcement Learning: Imitationslernen und inverses Reinforcement Learning
Verhaltensklonierung, DAgger und inverses Reinforcement Learning nutzen Demonstrationen, wenn Belohnungen schwer zu formulieren sind. Diese Einführung behandelt Kovariatenverschiebung, Belohnungsinferenz, VLA-Verbindungen, Evaluierung, Sicherheit und Datenherkunft.
Fundamentals · 5 Min. Lesezeit
Technologietrends
August 26, 2026
Technologietrends in der VLA (Vision-Language-Action)
Vision-Language-Action (VLA) integriert Kameraeingaben und natürlichsprachliche Anweisungen in ein einziges Modell, das Roboteraktionen direkt ausgibt. Von RT-2 über OpenVLA bis hin zur π0-Linie von Physical Intelligence – ein Überblick über die Verbreitung einer Designphilosophie, die Wahrnehmung und Steuerung nicht trennt.
Trends · 9 Min. Lesezeit