Octo: An Open-Source Generalist Robot Policy

Octo由UC Berkeley等机构于2024年提出，是一个开源的通用机器人策略模型。Octo基于Transformer架构，在Open X-Embodiment数据集上训练，支持多种机器人本体和操作任务。模型提供了预训练权重和微调工具包，支持从少量演示数据快速适配新任务。Octo在7个机器人平台上验证了跨本体泛化能力，为研究人员提供了可复现的通用机器人策略基线，已成为机器人学习社区广泛使用的开源VLA模型之一。