{"id":18596,"date":"2026-09-08T12:35:14","date_gmt":"2026-09-08T05:35:14","guid":{"rendered":"https:\/\/droneth.or.th\/?p=18596"},"modified":"2026-09-08T12:35:14","modified_gmt":"2026-09-08T05:35:14","slug":"lingbot-vla-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/droneth.or.th\/zh\/lingbot-vla-2\/","title":{"rendered":"Robbyant \u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14 LingBot-VLA 2.0 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2b\u0e38\u0e48\u0e19\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c 6B \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e42\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e19\u0e0b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e49\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1e\u0e25\u0e15\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49"},"content":{"rendered":"

\u0e16\u0e49\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e38\u0e48\u0e19\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 \u201c\u0e41\u0e02\u0e19\u0e04\u0e19\u0e25\u0e30\u0e41\u0e1a\u0e1a\u201d \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e02\u0e48\u0e32\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07 LingBot-VLA 2.0<\/strong> \u0e01\u0e47\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e43\u0e08\u0e04\u0e19\u0e17\u0e33\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34\u0e1e\u0e2d\u0e2a\u0e21\u0e04\u0e27\u0e23 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e04\u0e48\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2b\u0e38\u0e48\u0e19\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e15\u0e31\u0e27\u0e44\u0e2b\u0e19\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e22\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2b\u0e38\u0e48\u0e19\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e22\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n

\"LingBot-VLA<\/a>
\u0e20\u0e32\u0e1e: Robbyant<\/figcaption><\/figure>\n

\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e04\u0e37\u0e2d VLA \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a cross-embodiment<\/h2>\n

LingBot-VLA 2.0<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 6B<\/strong> \u0e41\u0e1a\u0e1a open-source \u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a vision-language-action<\/p>\n

\u0e21\u0e31\u0e19\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e2a\u0e31\u0e48\u0e07\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e2d\u0e47\u0e01\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e38\u0e48\u0e19\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c \u0e08\u0e38\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e1a\u0e1a cross-embodiment<\/strong> \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e49\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e38\u0e48\u0e19\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e0a\u0e19\u0e34\u0e14\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e0a\u0e19\u0e34\u0e14\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07<\/p>\n

Robbyant \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e27\u0e48\u0e32\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d generalization, action space \u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30 predictive dynamics<\/p>\n

\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e41\u0e04\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d data pipeline<\/h2>\n

\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e30\u0e14\u0e38\u0e14\u0e15\u0e32\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 pre-training \u0e23\u0e32\u0e27 60,000 \u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07<\/strong><\/p>\n

\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01 robot trajectories \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13 50,000 \u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30 egocentric human videos \u0e2d\u0e35\u0e01 10,000 \u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07<\/strong> \u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21\u0e2b\u0e38\u0e48\u0e19\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e16\u0e36\u0e07 20 configuration<\/strong><\/p>\n

\u0e08\u0e38\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e01\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e01\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30 pipeline \u0e04\u0e31\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e31\u0e14\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e21\u0e32\u0e14\u0e35\u0e21\u0e32\u0e01<\/p>\n

\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e16\u0e39\u0e01\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 jerk, velocity, acceleration, \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a URDF \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e38\u0e48\u0e19\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c \u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e40\u0e1a\u0e25\u0e2d \u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08 multi-view misalignment \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25 egocentric clip \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 SLAM \u0e41\u0e25\u0e30 MANO hand-pose reconstruction<\/p>\n

55 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e17\u0e19\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e33<\/h2>\n

LingBot-VLA 2.0 \u0e43\u0e0a\u0e49 canonical vector \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 55 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07 state \u0e41\u0e25\u0e30 action \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e17\u0e38\u0e01 embodiment<\/p>\n

\u0e19\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e38\u0e14\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e16\u0e49\u0e32\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e41\u0e02\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e10\u0e32\u0e19\u0e41\u0e22\u0e01\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e01\u0e31\u0e19\u0e04\u0e19\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e38\u0e14 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e08\u0e30\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e41\u0e1e\u0e25\u0e15\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e22\u0e32\u0e01<\/p>\n

\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34 \u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2b\u0e38\u0e48\u0e19\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e21\u0e37\u0e2d dexterous \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e10\u0e32\u0e19\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 \u0e22\u0e31\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22 pad \u0e0a\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/p>\n

\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e22\u0e31\u0e07\u0e21\u0e35\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e19\u0e49\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e14\u0e32\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/h2>\n

\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e04\u0e48\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21 learnable queries \u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1a\u0e31\u0e07\u0e04\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15<\/p>\n

\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 Mixture-of-Experts \u0e43\u0e19 action expert \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e14\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e02\u0e13\u0e30\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e38\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e44\u0e27\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n

Robbyant \u0e22\u0e31\u0e07\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13 130 ms<\/strong> \u0e15\u0e48\u0e2d inference call \u0e1a\u0e19 NVIDIA GeForce RTX 4090D<\/strong> \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 10 denoising steps<\/strong><\/p>\n

\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e38\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19<\/h2>\n

\u0e1a\u0e17\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07 Robbyant \u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19 generalist \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e38\u0e14 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e39\u0e49\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e27\u0e31\u0e15\u0e16\u0e38\u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e2b\u0e27\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e22\u0e32\u0e27<\/p>\n

\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e47\u0e2a\u0e30\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e22\u0e31\u0e07\u0e21\u0e35\u0e0a\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 progress score \u0e01\u0e31\u0e1a success rate \u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e27\u0e48\u0e32\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e14\u0e34\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e27\u0e32\u0e07\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1b\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19<\/p>\n

\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e23\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e07: \u0e42\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e19\u0e0b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19\u0e42\u0e23\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35<\/h2>\n

\u0e41\u0e21\u0e49\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e08\u0e30\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07<\/p>\n

\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e31\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1e\u0e34\u0e40\u0e28\u0e29\u0e43\u0e19\u0e42\u0e23\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e17\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35 fixture, \u0e41\u0e2a\u0e07, \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07<\/p>\n

\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a inference \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e2d\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e19\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2d\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e27\u0e14\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2e\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e14\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e23\u0e07\u0e1e\u0e2d\u0e2a\u0e21\u0e04\u0e27\u0e23<\/p>\n

\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21 \u0e16\u0e49\u0e32\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e22\u0e34\u0e1a\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e27\u0e14\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e14\u0e39\u0e41\u0e04\u0e48\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25<\/p>\n

\u0e1c\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15<\/h2>\n

\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e21\u0e38\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01 LingBot-VLA 2.0 \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e21\u0e31\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e25\u0e14\u0e41\u0e23\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e14\u0e17\u0e32\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e16\u0e39\u0e01\u0e27\u0e32\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e38\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 embodiment \u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 representation \u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e21\u0e44\u0e17\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25\u0e2b\u0e38\u0e48\u0e19\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e44\u0e0b\u0e15\u0e4c\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e19\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32 workflow \u0e1d\u0e31\u0e48\u0e07 software \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e15\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e19\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 \u0e16\u0e49\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 state\/action \u0e16\u0e39\u0e01\u0e08\u0e31\u0e14\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e35\u0e1e\u0e2d<\/p>\n

\u0e43\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e35\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e19\u0e35\u0e49\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e23\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e17\u0e22\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e08\u0e32\u0e01 use case \u0e40\u0e25\u0e47\u0e01 \u0e46 \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e2b\u0e22\u0e34\u0e1a\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e33 \u0e46, \u0e22\u0e49\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19, \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e04\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e44\u0e1b\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e08\u0e38\u0e14\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e14\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19 pilot \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e01\u0e25\u0e49\u0e32\u0e17\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e07 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e23\u0e2d\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e40\u0e08\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e17\u0e35\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27<\/p>\n

\u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e43\u0e19\u0e44\u0e17\u0e22\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e30\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e15\u0e23\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19, \u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a log \u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e14\u0e35, \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21 calibration \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e02\u0e19\u0e01\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2a\u0e16\u0e35\u0e22\u0e23 \u0e16\u0e49\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e25\u0e2d\u0e30 \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e23\u0e35\u0e01\u0e47\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e38\u0e49\u0e21<\/p>\n

\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\/\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e17\u0e22<\/h2>\n

\u0e21\u0e38\u0e21\u0e44\u0e17\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07 LingBot-VLA 2.0 \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u201c\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u201d<\/p>\n

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\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30 integrator \u0e43\u0e19\u0e44\u0e17\u0e22 \u0e19\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e42\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e2a\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07 \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e39\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25\u0e0b\u0e2d\u0e1f\u0e15\u0e4c\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e23\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e25\u0e07\u0e17\u0e38\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e23\u0e19\u0e14\u0e4c\u0e15\u0e30\u0e27\u0e31\u0e19\u0e15\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e1e\u0e07\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32<\/p>\n

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