MuJoCo系统辨识助手是一个专注于已知模型结构的机械系统的实用工具，利用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘法等先进技术，帮助用户高效估计结构化模型中的参数，从而简化机器人系统的辨识过程。

VIMA是一款连接了机械臂的语言模型（LLM），能够接收多模态的指令，支持文字、图片、视频等输入形式。该系统能够逐步感知环境并采取实际动作，支持多模式提示，使任务描述简单灵活，统一多种任务，如视觉目标达到、视频演示模仿、学习新概念和满足安全限制。作为一个开源项目，VIMA提供了代码、预训练模型、数据集和物理模拟基准，无需付费或填写表格，便于用户使用和开发。

集成了多模态动作模型的智能系统，通过思维链和前瞻性空间推理来执行具体动作，让机器人更智能地理解和完成任务

一种快速模仿学习工具，通过图扩散技术实现即时策略生成，帮助机器人快速学习新任务

该项目专注于开发持续的场景表示，以增强具身AI系统的能力，支持实时场景理解和动态环境中的导航与交互。

该网络旨在利用跨模态知识蒸馏技术进行单目3D目标检测，以提高目标检测任务的准确性。