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LeRobot
🚀 Apresentando o X-VLA; O novo modelo Visão-Linguagem-Ação com prompts suaves da LeRobot.
O X-VLA foi construído para escalar em várias incorporações: diferentes robôs, câmeras, espaços de ação e ambientes, todos gerenciados por uma única espinha dorsal unificada de transformadores.
- Generalista em robôs (Franka, WidowX, Agibot, sim + real)
- IDs de domínio soft-prompt permitem que o modelo se adapte a novos hardwares com pequenos embeddings aprendíveis
- Ajuste de fluxo + núcleo transformador para controle contínuo e suave de 50 Hz
- Pré-treinado em um conjunto de dados misto de incorporação abrangendo 7+ plataformas e tarefas diversas
- Ajuste fino em qualquer conjunto de dados usando um dos 6 checkpoints que fornecemos de imediato.

55,9K
Muito animado para lançar isso junto com @frodobots e @BitRobotNetwork, é incrível vê-los abrindo o código do robô e do conjunto de dados!
Explore o conjunto de dados no Hugging Face Hub e confira Earth Rover Mini+ no LeRobot!

FrodoBots4 de dez., 01:00
Estamos abrindo o código da nossa plataforma Earth Rover com @huggingface & @sigrobotics!
🤖 Hardware integrado (eletrônicos, software, arquivos 3D) com @LeRobotHF
🌎 7.000 horas de dados de direção de 40+ cidades, curados por pesquisadores da UC Berkeley
Fio ↓
50,9K
🚀 Acabamos de lançar uma grande atualização para nosso playground de imitação de aprendizado em simulação no LeRobot, construída junto com @LightwheelAI!
Agora você pode teleoperar robôs no sim (teclado ou robô real) e coletar demonstrações de treinamento instantaneamente. Isso torna possível realizar pesquisas reais de IL em tarefas de manipulação mais difíceis e realistas, mesmo que você não tenha hardware.
Novas tarefas:
🟠 Escolha laranja para o prato
🧺 Dobrar o tecido (sim!)
📦 Escolha 2 brinquedos "E" para a caixa
🔴 Levante o cubo vermelho
Por meio da nossa parceria com a Lightwheel, a LeIsaac foi integrada ao EnvHub desde o primeiro dia, uma integração de melhores práticas que fortalece ambos os ecossistemas e impulsiona a robótica que foca na simulação.
👉 Carregue uma tarefa via EnvHub, comece a teleop, grave sua demonstração, envie os dados no hub e você estará pronto para treinar ou testar.
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