Dexbotic开源VLA工具箱发布 - Dexbotic是一套基于PyTorch框架开发的开源视觉-语言-动作模型代码库，主要面向具身智能领域研究者 [3] - 整体架构包含Data、Experiment、Model三大核心组件，具备统一模块化VLA框架等五大特征 [3] - 提供同时支持多个主流VLA算法的代码库，用户只需配置一次环境即可复现各类主流VLA算法 [3] 行业痛点与解决方案 - VLA技术研发分散化严重，研发人员基于不同深度学习框架和模型结构进行探索 [5] - VLA研发流程异常繁琐，算法对比评测需要配置多份实验环境和数据格式 [5] - Dexbotic通过标准化、模块化、高性能的一站式科研基础设施解决这些痛点 [7] 技术架构与核心功能 - 数据层定义Dexdata统一格式整合多源数据并优化存储空间 [9] - 模型层引入基础模型DexboticVLM作为开发多样化VLA策略的核心基础 [9] - 实验层创新性引入实验脚本机制，用户修改最少量的实验配置即可开展新实验 [11] 平台主要特征 - 统一模块化VLA框架兼容主流大语言模型开源接口，支持多种业界领先算法 [13] - 开源多个性能更强的预训练模型，在各类主流仿真器及真实物理世界任务中带来显著性能提升 [13] - 实验框架采用"分层配置+工厂注册+入口分发"架构，保证系统稳定性同时兼具灵活性与扩展性 [13] - 全面支持云端与本地一体化训练，适配从大规模云平台到RTX 4090等消费级显卡的本地训练环境 [13] 硬件支持与生态建设 - 推出首款开源硬件产品DOS-W1，采用完全开源的硬件设计 [16] - 提供全链路机器人训练与部署，支持UR5、Franka和ALOHA等主流机器人 [14] - 与RoboChallenge平台形成深度协同，构建"开发-训练-推理-评测"完整技术闭环 [20] - 计划扩展更多先进VLM基座模型和开源硬件，建立社区驱动的模型贡献机制 [19]