本仓库是我个人学习入门 Vision-Language-Action (VLA) 具身智能领域的个人笔记，仅供参考。通过阅读主流论文、拆解模型架构并深入调研各类 Action Head 的实现方式，快速理解和掌握该领域的核心技术。 （因为github网页markdown的渲染问题，有些公式可能无法正常在网页上显示，可以拉取md文件使用vs插件完成阅读）
本仓库围绕具身智能中的 VLA 模型，从以下两个方面进行系统整理：
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共调研了当前具代表性的 12 个 VLA 模型，包括：
- RT-1 / RT-2 / RT-Trajectory / OpenVLA / TinyVLA / TraceVLA
- Octo / π0 / CogACT / Diffusion-VLA / SpatialVLA / FAST
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每个模型都根据其架构特点归类为：
- 多分类器模型
- 自回归 token 模型
- 扩散式控制模型
详见 report.md，主要内容包括：
- Action Head 的定义与分类
- 主流设计方式（多分类、自回归、扩散、token压缩等）对比分析
- 每种设计的核心机制、代表模型、优缺点总结
- 表格式汇总与未来趋势展望
- 对 SpatialVLA 和 FAST 等代表性结构的逐模块解构说明
| 文件/目录 | 内容描述 |
|---|---|
report.md |
Action Head 对比调研总文档，包含 12 个模型总结与分类 |
README.md |
当前项目简介 |
感谢大佬的仓库