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Evo-0模型的创新在于其利用视觉几何基础模型(VGGT),从多视角的 RGB 图像中提取出三维结构信息,并将这些信息与已有的视觉语言模型相结合。这种方法不仅避免了使用额外传感器或显式深度输入的需要,还显著提升了空间感知能力。在 RLBench 仿真实验中,Evo-0在五个需要精细操作的任务上,成功率比基线模型 pi0高出15%,并且在开放 VLA(openvla-oft)上提升了31%。,此次发布伴随多项产品优化,进一步强化Claude生态的实用性。在Claude Code中,新引入“检查点”功能,用户可随时保存进度并回滚状态,避免开发中断。
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