VLA很多模型就是跑不出效果.....
这一年，陆续收到很多同学的反馈。只看论文而没有真机实验，在仿真里面做了好久，也不知道动起来啥样子。确实，具身和其它领域都有所不同，太注重本体，即使是算法也极其依赖硬件。
真实数据采集上，需要借助硬件完成，比如遥操、VR、全身动补等方式。仿真和互联网数据，在泛化性能上依然得不到保证，很多具身公司坚持“真机数据”路线。
开源本体也多种多样，能够支持各类研究的需求。比如机械臂有SO-100、双臂操作有openarm、移动操作也有XLeRobot等。
然而，想要把数据、VLA模型、训练优化、部署一整套任务打通，对很多初学者来说非常困难。有的同学甚至踩了半年坑都无法真的入门，更不用说取得较好效果。特别是π0和π0.5、GR00T这类模型，无论是数据的采集，还是模型的训练都有很多“trick”。
VLA落地的一些模块
谈落地之前，先梳理下VLA模型上机的几个前置模块，大概有以下几个部分：
1）数据采集
目前主要有基于模仿学习和强化学习的采集方法。其中，模仿学习的数据采集方式包括遥操作、VR、全身动捕捉。而机械臂+VLA领域，更多是采用前两种。如何有效采集数据，如何保证高质量数据？sim2real怎么做？都是很重要的。
2）VLA的训练
在真机部署之前，通常需要仿真调试。而在真机数据不足够的情况下，仿真和sim2real显得尤为重要，特别是mujoco、Isaac Gym等框架。
模型的训练技巧也非常关键。如何finetune你的模型？如何小数据量下实现好的结果？许多同学训练的模型往往是机械臂运动准，夹爪夹不好，甚至机械臂的运动误差都极大。
一些算法如ACT相对较为简单，容易出效果。π0和π0.5则这类很难训出，对细节和技巧要求很高。RL如何有效优化模型也非常考验经验，这一点很多同学都在踩坑。
3）VLA模型的部署
模型训练完成后，还需要“瘦身”这样一个操作。具身模型参数量一般都较大，即使2B的规模，对很多边缘芯片上的部署挑战依然很大。所以一些轻量化操作必不可少，比如量化、蒸馏等。在保证性能的同时，最小化参数量非常重要。
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VLA领域的入门进阶同学，需要进阶提升； -
从事具身智能研究的本科、硕士、博士生； -
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对具身智能领域感兴趣的其他人员；
课程要求与基础
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推理建议3060及以上； -
训练建议2张以上3090ti； -
可自租云服务器资源； -
一定的Python和Pytorch基础；
学后收获
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掌握真机的调试与数据采集； -
掌握各类VLA算法在真机上部署； -
对VLA模型的量化有深入了解； -
对具身产业、落地有清晰的认识； -
简历上有足够多的项目支撑； -
学完达到1-2年以上的算法工程师经验；
开课时间
12.30号正式开课，课表如下：
第一章：2025.12.30
第二章：2026.1.7
第三章：2026.1.10
第四章：2026.1.25
第五章：2026.1.30
第六章：2026.2.6
第七章：2026.2.16
第八章：2026.2.21
第九章：2026.2.25
课程购买与咨询
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