面向机器人操作任务的统一大脑模型，把抽象指令逐步落到具体动作，配套官方推理代码，可直接用于具身智能研究。
极简但开箱即用的世界模型研究代码库，集成扩散模型、视频生成与模型预测控制，方便快速复现和推进世界模型实验。
无需实例或类别级 3D 模型，就能对未见过的物体做 6D 位姿跟踪，靠在线重建和特征匹配解决新物体操作中的定位问题。
X-VLA 是 ICLR 2026 论文的官方实现，用软提示 Transformer 构建可扩展的跨具身视觉-语言-动作模型，让同一套策略能迁移到不同机器人本体上做操作任务。
面向机器人的智能体操作系统，用 Rust 编写，把 VLM/VLA 模型和 Skill-MD 技能编排成可执行任务，让机器人具备自主决策与操作能力。
RISE 用组合式世界模型让机器人策略自我进化，通过生成模型与价值学习提升操作任务表现，适合研究机器人学习与 VLA 的团队。
面向机器人操作的自进化智能体训练方案，通过后训练和递归自我改进，在成功率提升14%的同时把 token 消耗降低65%。