StreamPI与传统的VLA模型有何不同？
传统VLA主要依据单帧图像独立决策，StreamPI通过持续的多模态时序建模，让模型记住历史观测并理解状态变化，为动作决策补充时间维度。
大晓联合香港大学发布StreamPI，让 VLA 真正理解时间，迈向连续物理智能
资讯摘要
当 VLA 模型理解语言、感知环境并直接生成机器人动作，一个更基础的问题开始浮现：机器人如何理解一个持续变化的物理世界？物体从哪里移动而来、杯子此前遮住了什么、机械臂正在接近还是远离目标——真正决定下一步动作的信息，往往不只存在于当前一帧，而存在于连续的时间之中。
AI 摘要
大晓机器人联合香港大学发布StreamPI，为VLA模型引入连续时序建模能力，通过指令持续锚定、历史信息流式缓存与随机时间间隔训练，使机器人理解状态变化与时间演进。实验显示其在LIBERO、CALVIN及真实任务中显著提升时序记忆与精细操作成功率，推动具身智能从空间智能迈向时空智能。
AI 问答
StreamPI如何避免重复计算历史视觉信息？
StreamPI采用流式推理，首帧编码后存入键值缓存，后续仅处理新信息并直接调用历史表示，无需重复计算整个观测窗口，且不增加额外模型参数。
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