# MambaAct يسرّع روبوتات الرؤية واللغة والفعل

> يقلّل خبير MambaAct الجديد زمن الاستدلال بما يصل إلى 65%، مع تحسّن طفيف في معدلات النجاح على معايير LIBERO.

Oossa · 2026-10-19 · https://oossa.com/ar/mambaact-speeds-up-vision-language-action-robots

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.

## الحقائق

- MambaAct أصغر بعشرة أضعاف من خبير الأفعال السابق.
- ينخفض زمن التأخير بنسبة 64.8% على LIBERO و58.8% في الاستخدام الواقعي.

## لماذا يهم

يمكن لمطوري الروبوتات تشغيل نماذج VLA بسرعة أكبر على عتاد محدود، ما يتيح تنفيذ مهام المناولة بزمن يقترب من الوقت الفعلي.

## المصادر والمراجع

1. [MambaAct: Efficient Mamba Action Experts for Flow-Matching Vision-Language-Action Models](https://arxiv.org/abs/2610.22951) – arXiv cs.RO, 2026-10-19

آخر تحديث: 2026-10-19