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ByteDance Seed团队在其最新研究论文《End-to-End Dexterous Arm-Hand VLA Policies via Shared Autonomy》中提出了一种创新的“臂-手共享自主框架”，旨在解决灵巧操作中的效率瓶颈与操作数据采集困境。该框架采用端到端的学习策略，融合视觉-语言-动作（VLA）模型，通过引入共享自主机制，显著提升了人机协作下的操作效率，实验结果显示效率提升达25%。该技术为复杂灵巧任务的自动化提供了可扩展且高效的解决方案，推动了机器人在真实场景中的应用潜力。