#VLA
π0 expliqué — Comment la correspondance des flux a changé la génération d'actions VLA
Un guide technique basé sur les sources pour π0 de Physical Intelligence : le VLM PaliGemma et l'expert en actions dédié, la génération d'actions continues avec correspondance de flux conditionnelle, l'entraînement inter-incarnation sur sept types de robots et la différence avec les modèles VLA autorégressifs tels que RT-2 et OpenVLA.
Fundamentals · 13 min de lecture
Tendances technologiques
September 4, 2026
Tendances technologiques en matière de robots humanoïdes
« Tesla Optimus et Figure 03 sont désormais utilisés en usine, et Atlas de Boston Dynamics est passé d'un système hydraulique à un système entièrement électrique. Unitree alimente une guerre des prix, tandis que NEO de 1X commence à apprendre de manière autonome à domicile grâce à une modélisation vidéo du monde. Un aperçu du paysage concurrentiel et des défis qui restent à relever. »
Trends · 11 min de lecture
Apprentissage par renforcement
September 3, 2026
Introduction à l'apprentissage par renforcement : apprentissage par imitation et apprentissage par renforcement inverse
Le clonage comportemental, DAgger et l'apprentissage par renforcement inverse utilisent des démonstrations lorsque la programmation des récompenses est complexe. Ce guide aborde le décalage de covariables, l'inférence des récompenses, les connexions VLA, l'évaluation, la sécurité et la provenance des données.
Fundamentals · 7 min de lecture
Tendances technologiques
August 26, 2026
Tendances technologiques en VLA (Vision-Langage-Action)
Vision-Language-Action intègre les données de la caméra et les instructions en langage naturel dans un modèle unique qui génère directement des actions pour le robot. De RT-2 à OpenVLA, en passant par la lignée π0 de Physical Intelligence, cet article explore la diffusion d'une philosophie de conception qui refuse de dissocier perception et contrôle.
Trends · 11 min de lecture