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上周五，稚晖君在微博上预告，「下周有好东西发布」。
还没进入「下周」多久，智元机器人的「好东西」揭晓了，还是双重惊喜：Vision-Language-Latent-Action (ViLLA) 架构和通用具身基座大模型 GO-1。
机器人训练，苦数据难久矣。一方面是认知维度的数据：互联网上海量的文本和图片数据，帮助机器人建立基础认知，理解世界是什么样的。
另一方面是动作维度的数据，主要来源有人类的操作视频、跨本体示范视频、在虚拟场景中练习的仿真数据，还有机器人在实际环境中实操得来的真机示教数据。
智元机器人将机器人的训练数据划分为四个层次
然而现有的 VLA（Vision-Language-Action）架构，主要依赖真机和合成数据。
我们每天刷的短视频有很多可供机器人学习的操作，但不能直接用，需要「翻译」成机器人能理解的语言。
因此，机器人很难做到看完人类的视频教程，脑子学会了，手学会了，直接上手做好了。
没有充分激活人类 / 跨本体操作视频数据这个宝贵的数据来源，机器人迭代的成本更高，进化的速度也更慢了。
那么，怎样的架构才能充分利用好这些数据呢？
智元提出了全新的 Vision-Language-Latent-Action (ViLLA) 架构。
与 VLA 架构相比，ViLLA 通过预测 Latent Action Tokens（隐式动作标记），让机器人能够将人类动作视频转化为自己可执行的动作序列。这样，机器人就能同时获得认知和动作两个维度的训练，既知其然，也知其所以然。
这样一来，机器人也能有效利用高质量的 AgiBot World 数据集以及互联网上广泛的视频数据，增强策略的泛化能力。
基于 ViLLA 架构，智元打造了通用具身基座大模型 ——GO-1。它由 VLM (语言视觉模型) 和 MoE (专家混合模型) 组成。它整合了视觉、语言、动作、触觉等多模态输入，规划具体动作，直接输出机器人的动作执行序列。
举个例子来说，你告诉机器人去挂衣服，GO-1 会指导机器人理解任务要求，分解动作步骤，适应具体环境，最终执行操作。
但在更深的技术面，这是因为 GO-1 大模型融会贯通了机器人训练数据的四个层次：
在训练阶段，学习了互联网的大规模纯文本和图文数据，所以能理解「挂衣服」在此情此景下的含义和要求。
学习过人类操作视频和其他机器人的各种操作视频，所以能知道挂衣服通常包括哪些环节。
学习过仿真的不同衣服、不同衣柜、不同房间，模拟过挂衣服的操作，所以能理解环节中对应的物体和环境并打通整个任务过程。
又因为学习过真机的示教数据，所以机器人能精准完成任务。
这样一来，GO-1 大模型可以帮助机器人完成全面的「基础教育」和「职业教育」，让机器人具备强大的迁移学习能力。面对新场景时，机器人既有基本常识，又能根据多种多样的环境和物体，快速上手新操作。
GO-1：VLA 进化到 ViLLA
与 Vision-Language-Action (VLA) 架构相比，ViLLA 通过预测 Latent Action Tokens (隐式动作标记)，弥合图像 - 文本输入与机器人执行动作之间的鸿沟。在真实世界的灵巧操作和长时任务方面表现卓越，远远超过了已有的开源 SOTA 模型。
ViLLA 架构是由 VLM (多模态大模型) + MoE (混合专家) 组成，其中 VLM 借助海量互联网图文数据获得通用场景感知和语言理解能力，MoE 中的 Latent Planner (隐式规划器) 借助大量跨本体和人类操作数据获得通用的动作理解能力，MoE 中的 Action Expert (动作专家) 借助百万真机数据获得精细的动作执行能力。
在推理时，VLM、Latent Planner 和 Action Expert 三者协同工作：
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VLM 采用 InternVL-2B，接收多视角视觉图片、力觉信号、语言输入等多模态信息，进行通用的场景感知和指令理解
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Latent Planner 是 MoE 中的一组专家，基于 VLM 的中间层输出预测 Latent Action Tokens 作为 CoP (Chain of Planning，规划链)，进行通用的动作理解和规划
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Action Expert 是 MoE 中的另外一组专家，基于 VLM 的中间层输出以及 Latent Action Tokens，生成最终的精细动作序列
Latent Planner 和 Action Expert 是这个 MoE 框架里的 2 个关键构成：
Latent Planner（隐式规划器）
尽管 AgiBot World 数据集已经是全球最大的机器人真机示教数据集，但这样高质量带动作标签的真机数据量仍然有限，远少于互联网规模的数据集。
为此，智元采用 Latent Actions（隐式动作）来建模当前帧和历史帧之间的隐式变化，然后通过 Latent Planner 预测这些 Latent Actions，从而将异构数据源中真实世界的动作知识转移到通用操作任务中。
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Latent Action Model（LAM，隐式动作模型）主要用于获取当前帧和历史帧之间 Latent Actions 的 Groundtruth（真值），它由编码器和解码器组成。其中
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编码器采用 Spatial-temporal Transformer，并使用 Causal Temporal Masks（时序因果掩码）。
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解码器采用 Spatial Transformer，以初始帧和离散化的 Latent Action Tokens 作为输入。
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Latent Action Tokens 通过 VQ-VAE 的方式进行量化处理。
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Latent Planner 负责预测这些离散的 Latent Action Tokens，它与 VLM 主干网络共享相同的 Transformer 结构，但使用了两套独立的 FFN (前馈神经网络) 和 Q/K/V/O (查询、键、值、输出) 投影矩阵。Latent Planner 这组专家会逐层结合 VLM 输出的中间信息，通过 Cross Entropy Loss（交叉熵损失）进行监督训练。
Action Expert（动作专家）
为了实现 High-frequency（高频率）且 Dexterous（灵活）的操控，智元引入了 Action Expert，其采用 Diffusion Model 作为目标函数来建模低层级动作的连续分布。
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Action Expert 结构设计上与 Latent Planner 类似，也是与 VLM 主干网络共享相同的 Transformer 结构，但使用两套独立的 FFN 和 Q/K/V/O 投影矩阵，它通过 Denoising Process（去噪过程）逐步回归动作序列。
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Action Expert 与 VLM、Latent Planner 分层结合，确保信息流的一致性与协同优化。
GO-1 首个通用具身基座模型
而
G
O-1 基于
ViLLA架构。
具体来说，VLM 作为通用具身基座大模型的主干网络，继承开源多模态大模型 InternVL2.5-2B 的权重，利用互联网大规模纯文本和图文数据，让 GO-1 大模型具备了通用的场景感知和理解能力。
