过往主流VLA系统 ，要么聚焦双臂低自由度夹爪节造 ，要么专攻单臂高自由度灵巧手操作 ，始终无法两全双臂协同与精密手指作为的双沉需要。
近日 ，首个原生面向双臂双高自由度（36自由度）灵巧操作的开源VLA模型：Dexora ，突破此前VLA的状态壁垒 ，为通用灵巧机械人的落地提供了全新范式。
高自由度灵巧操作的主题前提 ，是精准、可规�；氖莶杉�。Dexora摒弃单一遥操作规划 ，打造“表骨骼+VR”混合遥操作系统 ，同时驱动物理机械人与MuJoCo数字孪生 ，从本原解决数据采集的精杜纂规模难题。
定造表骨骼背包捉拿机械臂整体活动（无漂移、低延长） ，Apple Vision Pro实现无象征手指追踪 ，两全手臂大领域移动的不变性与手指精密作为的矫捷性。
最终构建的数据集蕴含10万条仿真轨迹（650万�。�1万条真实遥操作轨迹（292万�。� ，覆盖30类仿真物体、17类真实物体 ，两全基础抓取与精密灵巧工作。
Dexora基于数据质量感知的端到端VLA架构 ，通过扩散Transformer天生作为 ，搭配离线质量判断器过滤噪声数据 ，解决遥操作数据质量参差不齐、高维作为训练不不变的行业痛点。
判断器以冻结的预训练战术为基准 ，预测轨迹质量得分（0-1） ，训练时将得分转化为权沉 ，高质量轨迹权沉高、低质量轨迹权沉低 ，公式简化为：
尝试了局显示 ，Dexora在基础工作、灵巧工作、跨状态泛化三大维度均实现突破 ，验证了双臂双高自由度设计与质量感知训练的有效性。
均匀成功率66.7% ，较最优基线GR00T N1（51.7%）提升15个百分点 ，尤其在拧瓶盖、精密面团操作等必要双手共同+多指调控的工作中 ，基线险些失效 ，Dexora仍能不变实现。
二是跨状态迁徙 ，36自由度模型可直接适配单臂夹爪、双臂夹爪、单臂低自由度手 ，无需沉新训练 ，仅需适配作为维度 ，突破VLA的状态依赖。
Dexora是首个原生双臂双高自由度VLA ，证明高自由度模型可向下兼容低自由度设备 ，为通用机械人提供“高维训练、低维部署”新思路。
未来 ，若能融合触觉反馈、强化长时序推理 ，Dexora有望进一步缩幼与人类操作的差距 ，推动通用灵巧机械人从尝试室走向现实利用。
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