仅用三五条样本击败英伟达，国内首个超少样本具身模型登场，还斩获顶会冠军

中科第五纪发布国内首个少样本通用具身操作基础模型FAM-1，基于BridgeVLA架构，实现视觉语言模型与三维机器人控制的有效融合。该模型仅需3-5条样本即可完成学习，在RLBench上达成88.2%的操作成功率，真机环境下基础任务成功率高达97%，多项指标超越SOTA。其创新性体现在知识驱动预训练与三维热力图微调技术，显著提升跨场景泛化能力，并已在CVPR 2025竞赛中夺冠，推动具身智能向工业级落地迈进。
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