**ATHENA将影响函数扩展至十亿参数VLA，实现313倍加速筛选高价值数据**

_怎么量化机器人数据价值？ATHENA将影响函数扩展到十亿参数VLA，313×加速筛选高价值数据_

> 针对具身智能的数据Scaling时代，上海交通大学等团队提出ATHENA方法，成功将影响函数扩展至十亿参数的视觉-语言-动作（VLA）模型。该技术可将高价值数据筛选速度提升313倍，有效量化机器人训练数据的价值。

**来源信息**
- **来源**：机器之心：文章库（API）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-07-02 17:58（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://www.jiqizhixin.com/articles/2026-07-02-12)