<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>VLA 深入浅出</title><link>https://mzf666.github.io/vla/zh/</link><description>Recent content on VLA 深入浅出</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://mzf666.github.io/vla/zh/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>如何构建机器人基础模型 —— 可能的路线与挑战</title><link>https://mzf666.github.io/vla/zh/posts/how-to-build-a-robot-foundation-model/</link><pubDate>Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://mzf666.github.io/vla/zh/posts/how-to-build-a-robot-foundation-model/</guid><description>一条第一性原理的推导链：机器人基础模型是什么、由什么组成、为什么大语言模型那套机器搬不过来、这个搬不过来在每个子系统里各要付多少代价，以及在这种前提下应该按什么顺序去造。</description></item><item><title>如何构建机器人基础模型 —— 可能的路线与挑战（TLDR）</title><link>https://mzf666.github.io/vla/zh/posts/robot-foundation-model-the-talk/</link><pubDate>Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://mzf666.github.io/vla/zh/posts/robot-foundation-model-the-talk/</guid><description>演讲版：同一套论证，一屏一页，十五分钟读完，而不是五十分钟。</description></item><item><title>如何构建通用物理 AI：π0.7 从入门到精通</title><link>https://mzf666.github.io/vla/zh/posts/pi07-generalist-physical-ai/</link><pubDate>Mon, 27 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://mzf666.github.io/vla/zh/posts/pi07-generalist-physical-ai/</guid><description>一篇可复现级别的 π0.7 深度拆解——每一个公开超参数、每个子系统的输入输出，以及一份诚实的「论文没告诉你什么」清单。</description></item></channel></rss>