Spark-0
Xspark AI·Tsinghua University·MMLab@HKU·HKUST(GZ)·Peking University · 2026-10
VLA2026年新增未公开flow matching
用触觉手套获得的接触图和冻结的Depth-Anything-3特征仅在训练时监督视觉token,并由独立的触觉通路以分区域力历史和3D taxel状态只对动作专家进行条件化的VTLA模型。
论文
Spark-0: Scaling Spatially Aligned Tactile Pretraining for Robot Dexterous ManipulationarXiv 2610.22342
概述
- 分类
- 2026年新增
- 类型
- VLA
- 发布
- 2026-10
- 机构
- Xspark AI·Tsinghua University·MMLab@HKU·HKUST(GZ)·Peking University
- 权重公开
- 是
- 参数
- 未公开(Qwen3-VL-4B + 36层宽1024动作DiT;总量未注明)
架构
- 主干LLM
- Qwen3-VL-4B-Instruct
- 视觉编码器
- Qwen3-VL内置视觉(头部384²,腕部256²) + 仅训练用DA3-LARGE几何教师(冻结)
- 动作头
- flow matching动作专家(Euler 4步) → 58维双手EE位姿·手部关节 (flow matching)
- 动作块
- 50步(以RTC每24步重新规划)
- 控制频率
- 未公开
- 架构原文摘要
- Qwen3-VL-4B-Instruct VLM(逐层KV,动作查询64个) → 36层宽1024逐层flow matching动作DiT(偶数层VLM交叉注意力,奇数层State·Tactile·Action联合自注意力,触觉token 24个) → 58维(双手EE位姿9+WUJI Hand 2关节20)动作块H=50,Euler 4步;仅训练用DA3几何·接触图对齐(VLM第25层)
训练
- 预训练加速器
- GPU 96张(12节点×8,型号未注明)
- 预训练时长
- 未公开
- 预训练步数·批量
- 400k步(warmup 20k),全局批量576(每GPU 6,无梯度累积)
- GPU·TPU-小时
- 未公开
- 微调
- 按基准进行下游微调80k步(warmup 8k),优化器·每GPU批量与预训练相同;设备数·时间未公开
- 数据类型
- 人类视频 / 真机遥操作 / 仿真·合成
- 数据规模
- 预训练7个来源合计约1,944小时(论文'1.9k h'):HumanTouch 1,000h(100项以上任务·操作者32名,60 Hz)·EgoDex 662h·同款手套机器人play 20h·去除触觉的机器人play 24h·仿真25h·Fourier ActionNet 153h·AgiBot World 60h;触觉占样本的44%
- 主要数据集
- HumanTouch; EgoDex; Fourier ActionNet; AgiBot World
- 任务·评估
- SparkArena-Sim 7项任务(仅视觉)平均成功率36.86%(FastWAM 28.29%);SparkArena-Real 5项任务(使用触觉)成功率52.0%·完成得分62.8(FTP-1 36.0%·47.8);Ego Humanoid Manipulation Benchmark 8项汇总指标均列第1(仅视觉,例:Short Seen SR 80.95%)
- 机器人
- Gen 1 Prototype:Marvin M6S CCS-696机械臂2只 + WUJI Hand 2灵巧手2只 + Moxian触觉手套(每手320 taxel),头部Orbbec 336·腕部Orbbec 305相机
推理
- 推理设备·速度
- flow matching Euler 4步,动作块50 + 无需训练的RTC(剩余26个动作时异步请求下一动作块,每24步重新规划,名义推理延迟8步);策略服务器为GPU 1张1进程(README),GPU型号·延迟·控制Hz未注明
- 推理显存
- 未公开
- 权重 bf16(计算)
- 未公开
- 运行位置
- GPU策略服务器1张(型号未注明) + websocket机器人客户端
强化学习与底盘
- 强化学习
- 未使用 · 仅使用flow matching模仿学习(动作损失)与几何·接触对齐损失,未提及强化学习
- 底盘控制
- 固定 · 固定双臂(Marvin M6S) + 灵巧手,无移动底盘
备注
- 核心特点
- 用触觉手套获得的接触图和冻结的Depth-Anything-3特征仅在训练时监督视觉token,并由独立的触觉通路以分区域力历史和3D taxel状态只对动作专家进行条件化的VTLA模型。单个检查点同时支持仅视觉·触觉条件部署,借助1,000小时HumanTouch触觉预训练,将Ego Humanoid仅视觉成功率从52.5%提升到71.7%,SparkArena-Real成功率从44.0%提升到52.0%。
- 备注
- 采样权重HumanTouch 0.35·EgoDex 0.39·同款手套机器人0.09;人类数据通过IK重定向到WUJI手;状态·动作58维(论文) vs 54维(README) A/B,RTC重新规划间隔24步(论文) vs 16步(README) A/B;代码(GitHub MIT)·预训练检查点pretrain_spark_0(HF,400k步.pt约10.9GB)·SparkArena已公开,微调检查点·HumanTouch数据是否公开未注明;也集成于XPolicyLab。基础:StarVLA (论文[3]) — 构建于StarVLA·XPolicyLab代码之上(论文明示)
- 核验
- 已确认
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