ओपन-सोर्स वीएलए और वीएलएम रोबोट मॉडल
रोबोट हेरफेर के लिए ओपन-सोर्स विज़न-लैंग्वेज-एक्शन (वीएलए) और विज़न-लैंग्वेज (वीएलएम) मॉडल की एक क्यूरेटेड कैटलॉग - आधिकारिक साइटों, गिटहब और हगिंग फेस के लिंक के साथ।
हाई-इंटेंट मॉडल गाइड
रोबोटिक्स के लिए वीएलए मॉडल
फाउंडेशन एक्शन मॉडल, ट्रेड-ऑफ़ और फिट।
वर्कफ़्लो गाइडटेलिओप बूटस्ट्रैपिंग मॉडल
जब प्रदर्शन आपका शुरुआती बिंदु हो तो सबसे अच्छा क्या काम करता है।
हेरफेर गाइडसंपर्क-समृद्ध मॉडल
बल, स्पर्श संकेत, और पुनर्प्राप्ति-जागरूक नीति विकल्प।
निर्णय मार्गदर्शिकाफाउंडेशन बनाम कार्य नीतियां
व्यापक क्षमता बनाम तेज़ संकीर्ण तैनाती।
निर्णय मार्गदर्शिकारोबोट मॉडल कैसे चुनें
डेटा, कार्य का दायरा, मूल्यांकन और परिनियोजन बाधाएँ।
ओपनआर्म गाइडओपनआर्म मॉडल
ओपनआर्म के लिए नीति विकल्प और व्यावहारिक शुरुआती रास्ते।
लोकप्रिय श्रेणियां
लोकप्रिय टैग
रोबोटिक्स के लिए वीएलए और वीएलएम मॉडल
ओपनवीएलए
7बी-पैरामीटर वीएलए। लामा 2 + DINOv2/SigLIP. ओपन एक्स-एम्बोडिमेंट से 970K डेमो। 7× कम पैरामीटर के साथ RT-2-X से बेहतर प्रदर्शन करता है। एमआईटी, गले मिलता हुआ चेहरा।
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अक्तूबर
ट्रांसफार्मर प्रसार नीति. 27एम/93एम पैरामीटर। 800K प्रक्षेप पथ। मल्टी-रोबोट, भाषा/लक्ष्य कंडीशनिंग। एमआईटी, गले मिलता हुआ चेहरा।
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आरटी-एक्स / आरटी-1-एक्स
एक्स-अवतार मॉडल खोलें। JAX और TensorFlow चौकियाँ। मल्टी-रोबोट, भाषा-वातानुकूलित। अपाचे 2.0.
मॉडल देखें →इंटर्नवीएलए-एम1
स्थानिक रूप से निर्देशित वीएलए। दो चरण: ग्राउंडिंग + एक्शन। गूगल रोबोट पर 71-81%, 95.9% लिबरो। एमआईटी, गले मिलता हुआ चेहरा।
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रोबोफ्लेमिंगो
रोबोट नियंत्रण के लिए ओपनफ्लेमिंगो-आधारित वीएलएम। नीति प्रमुख + अनुकरण विद्या। कैल्विन पर मजबूत. एमआईटी, गले मिलता हुआ चेहरा।
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ब्रिजवीएलए
इनपुट-आउटपुट संरेखण के साथ 3डी वीएलए। 88.2% आरएलबेंच, 64% कोलोसियम। हीटमैप प्री-ट्रेनिंग + पॉइंट क्लाउड फाइन-ट्यूनिंग।
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प्रसार नीति
प्रसार को निरूपित करने वाली विसुओमोटर नीति। पिछले तरीकों की तुलना में +46.9%। घटता हुआ क्षितिज, समय-श्रृंखला ट्रांसफार्मर। खुला स्त्रोत।
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लेरोबोट
फ्रेमवर्क + एसीटी, स्मोलवीएलए (450एम)। एंड-टू-एंड आईएल/आरएल। डेटासेट, प्रशिक्षण, तैनाती। PyTorch, हगिंग फेस हब।
मॉडल देखें →जोड़े जाने के लिए डेटासेट और उपकरण
व्यावहारिक मॉडल चयन
कार्य फ़िट, डेटा आवश्यकता और परिनियोजन जटिलता के आधार पर आर्किटेक्चर की तुलना करें।
डेटा-मॉडल संरेखण
मॉडल विकल्प संगत डेटासेट और प्रारूप स्टैक से जुड़े हुए हैं।
प्रयोग वेग
ओपन-सोर्स लिंक और कार्यान्वयन-तैयार पॉइंटर्स सेटअप घर्षण को कम करते हैं।
उत्पादन का पैमाना
ट्यूनिंग और एकीकरण के समर्थन के साथ मूल्यांकन से लेकर तैनाती तक।