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英文字典中文字典相关资料:


  • SmolVLA: Efficient Vision-Language-Action Model trained on Lerobot . . .
    Today, we introduce SmolVLA, a compact (450M), open-source Vision-Language-Action model for robotics that runs on consumer hardware Pretrained only on compatibly licensed, open-source community-shared datasets under the lerobot tag
  • SmolVLA: 为现代机器人技术打造的开源视觉语言动作模型
    SmolVLA 是由 Hugging Face 开发的一款仅有 4 5 亿参数的开创性视觉语言动作 (VLA) 模型。 它经过精心设计，旨在在消费级硬件上实现经济高效的部署，让先进的机器人技术走进更多开发者和爱好者。
  • SmolVLA：轻量高效的视觉-语言-动作模型，让机器人更智能 . . .
    SmolVLA由两大核心组件构成： 预训练的视觉-语言模型（VLM）：采用轻量级SmolVLM-2作为主干，通过SigLIP视觉编码器和高效语言解码器处理多图像输入。
  • SmolVLA: 让机器人更懂 “看听说做” 的轻量化解决方案 - 博客园
    SmolVLA 填补了这一空白，提供了一个开源、高效的轻量级 VLA 模型，可以在 仅使用公开可用数据集和消费级硬件 的情况下进行训练。 通过发布模型权重并使用非常经济的开源硬件，SmolVLA 旨在实现视觉 - 语言 - 动作模型的普及，并加速朝着通用机器人代理的研究进展。 图 1: SmolVLA 在不同任务变体下的对比。 从左到右: (1) 异步的拾取 - 放置立方体计数， (2) 同步的拾取 - 放置立方体计数， (3) 在扰动下的拾取 - 放置立方体计数， (4) 在真实世界 SO101 上的乐高积木拾取 - 放置任务泛化。 认识 SmolVLA！ SmolVLA-450M 是我们开源的、功能强大的轻量级视觉 - 语言 - 动作 (VLA) 模型。 它具备以下特点:
  • SmolVLA - Hugging Face开源的轻量级机器人模型 | AI工具集
    SmolVLA 是 Hugging Face 开源的轻量级视觉-语言-行动（VLA）模型，专为经济高效的机器人设计。 拥有4 5亿参数，模型小巧，可在CPU上运行，单个消费级GPU即可训练，能在MacBook上部署。
  • Hugging Face 最新开源 SmolVLA 小模型入门教程（一）
    SmolVLA-450M在模拟环境（LIBERO、Meta-World）和真实世界任务（SO100、SO101）中，表现优于规模更大的VLA模型及强基线模型如ACT。 支持异步推理，响应速度提升30%，任务吞吐量提升2倍。 有用链接： 用于训练和评估SO-100 101的硬件：https: github com TheRobotStudio SO
  • blog smolvla. md at main · huggingface blog · GitHub
    Today, we introduce SmolVLA, a compact (450M), open-source Vision-Language-Action model for robotics that runs on consumer hardware Pretrained only on compatibly licensed, open-source community-shared datasets under the lerobot tag
  • Finetune SmolVLA - Hugging Face
    SmolVLA is Hugging Face’s lightweight foundation model for robotics Designed for easy fine-tuning on LeRobot datasets, it helps accelerate your development! Figure 1
  • Hugging Face 公布 4. 5 亿参数开源机器人模型 SmolVLA . . .
    IT之家 6 月 9 日消息，Hugging Face 现已公布 4 5 亿参数开源机器人模型 SmolVLA，该模型主打高普适性，可在 MacBook Pro 等的消费级硬件设备上运行，旨在帮助开发者降低入门成本。 当下，业界机器人模型通常采用“视觉-语言-行动”（Vision-Language-Action，VLA）设计，此类模型尝试在单一架构中整合感知能力、语言理解与行动决策，从而让机器人实现自主执行复杂任务。 不过相应模型训练成本极高，目前大多数模型仍为闭源项目，训练过程中依赖昂贵硬件、大量工程资源和大规模私有数据集。
  • SmolVLA：开源机器人AI - 汇智网
    SmolVLA由两个核心组件组成：处理多模态输入的 视觉-语言模型（VLM） 和输出机器人控制命令的 动作专家。 下面，我们分享SmolVLA架构和异步推理的主要组件细节。 更多详细信息请参阅我们的 技术报告。 4 1 效率和鲁棒性的设计选择





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