Inicio Proyectos InternVLA-A-series
InternVLA-A-series

InternVLA-A-series

por InternRobotics · GitHub

InternVLA-A1: Unificando Comprensión, Generación y Acción para Manipulación Robótica​

Ver en GitHub
⭐ Estrellas
🍴 Ramas
🔥 Tendencias
📜 Licencia
Licencia no especificada
📅 Creado
🔄 Último commit
🏷️ Categoría
💻 Lenguaje
¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
InternVLA-A-series — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
516505
2026-07-202026-07-29
📈 Sigue InternVLA-A-series

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

InternVLA-A1: Unificando Comprensión, Generación y Acción para Manipulación Robótica​

InternVLA-A-series tiene 516 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 40 veces. InternVLA-A-series está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2025. Sus temas principales son: manipulation, robotics, vision-language-action-model.

Frequently asked questions

¿Qué es InternVLA-A-series?

InternVLA-A1: Unificando Comprensión, Generación y Acción para Manipulación Robótica​

¿InternVLA-A-series es de código abierto?

InternVLA-A-series es un proyecto de código abierto.

¿InternVLA-A-series es gratis?

Sí. InternVLA-A-series es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿En qué lenguaje está escrito InternVLA-A-series?

InternVLA-A-series está escrito principalmente en Python.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
olud.ai badge — InternVLA-A-series

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=internrobotics-internvla-a-series)](https://olud.ai/project/internrobotics-internvla-a-series.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con🧬 Ver el mapa de ADN →

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.