跳转至

Octo（开源通用机器人策略）

📌 一句话：基于 Transformer 的开源通用策略，在 Open-X-Embodiment ~80 万条轨迹上训练；用扩散 head 出动作，可灵活微调到新本体、新传感器和新动作空间。 🔬 全文精读 + 关键图 + 数字：详读-Octo

🧰 对我们（速判）

  • 能借：✅ 代码 + ✅ 权重，模块化设计、微调门槛低，是 卡片-OpenVLA 之外另一个常用开源底座。
  • 资源：与 OpenVLA 同源数据（Open-X），但走"扩散动作 head + 灵活输入"路线，便于接入新观测（如触觉）。
  • 证据：A（RSS 2024 + 全开源 + 社区广泛复用）。

关键（摘要级）

  • 📄 Transformer 主干，~800k 轨迹（Open-X）训练；diffusion action head。
  • 📄 强调"可微调到新机器人 / 新动作空间"的通用性与灵活输入接口。

来源