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StarVLA团队发布VLA底座VLAct，仅用16卡完成持续预训练

StarVLA团队发布面向VLA的VLM底座VLAct，其continued pre-training仅使用开源数据和16张GPU，在RoboTwin 2.0成功率达92.5%，在RoboDojo榜单超过所有明确标注为WAM的模型，并以20%的RoboCasa-GR1下游数据超过NVIDIA GR00T N1.6全量数据基线。模型、Checkpoint、训练代码和Pipeline全部开源。