原文：机器之心《Zero-Shot、长记忆、抗干扰，DM0.5 把 VLA 带进真实世界》
发布时间：2026-07-09 21:36
原文链接：微信原文
机器之心这篇把 DM0.5 放在 VLA 落地问题里讲：机器人在实验室 Demo 里能听懂、能抓取，但真实场景会遇到长时任务、视角扰动、人类打断和跨硬件适配。1
图集顺序
- DM0.5 被定位为面向真实场景的通用具身基础模型，原力灵机围绕它发布了开发者平台和多智能体混合作业系统。1
- 量子位可读报道补充了底座数字：DM0.5 参数规模为 4B，训练数据包括 5 万小时真机操作数据、10 万小时第一视角数据和 100 万平方米空间重建数据；相比上一代，数据量增加 400%。2
- 原文标题里的三个关键词对应落地压力：Zero-Shot 解决新任务泛化，长记忆处理多步骤作业，抗干扰面向相机扰动和人类动作打断。1
这篇值得看哪里
DM0.5 不是单个模型发布那么简单。围绕它出现的 DexDev、MaaS、DexOS 和 Ferrata，指向同一个问题：具身模型要进入现场，得把模型、硬件、任务、部署和数据回流一起打通。2
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