قدّم باحثون MambaAct، وهو خبير أفعال أصغر حجمًا لنماذج الرؤية واللغة والفعل (VLA) القائمة على مطابقة التدفق. يحتفظ النموذج بمُشفّر الرؤية واللغة المستخدم في نموذج π₀.₅ السابق، لكنه يستبدل جزء الأفعال القائم على المحوّلات بوحدة Mamba مدمجة. ويقلّص هذا التغيير حجم خبير الأفعال إلى عُشر حجمه السابق، كما يخفض زمن تأخير إزالة الضوضاء بنسبة 64.8% على معيار محاكاة LIBERO و58.8% في الاختبارات الواقعية. وفي الوقت نفسه، يرتفع متوسط النجاح على LIBERO بنحو نقطة مئوية واحدة. وقد أُتيحت الشيفرة وأوزان النموذج علنًا.
لماذا يهم
يمكن لمطوري الروبوتات تشغيل نماذج VLA بسرعة أكبر على عتاد محدود، ما يتيح تنفيذ مهام المناولة بزمن يقترب من الوقت الفعلي.
