作者用Arduino VENTUNO Q运行小型VLA视觉语言动作模型，控制SO-101机械臂捡橡皮鸭。VENTUNO Q搭载Qualcomm Dragonwing IQ8，最高40 TOPS AI算力，16GB LPDDR5内存，64GB存储，STM32负责实时控制，原生Ubuntu并支持ROS2。项目基于Hugging Face SmolVLA和Libero检查点，先采集50集捡鸭数据，再微调模型。关键调参是把数字操作步骤设为10或25而不是默认1。部署时用VLA.cpp和llama.cpp GML内核，选前四个性能核，视觉编码器用fp16比int8快十倍，CPU推理可让机器人连续工作。NPU加速视觉快两倍但精度下降，抓取位置有偏差。整体证明Arduino板能跑物理AI，后续还将继续优化。
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