castanetnicolas 的 ACT UR5e 抓取放置策略模型发布
Hugging Face 用户 castanetnicolas 发布基于 ACT 模仿学习方法的 UR5e 抓取放置策略,使用 LeRobot 0.6.1 训练并推送至 Hub。
Hugging Face 用户 castanetnicolas 发布基于 ACT 模仿学习方法的 UR5e 抓取放置策略,使用 LeRobot 0.6.1 训练并推送至 Hub。
Hugging Face 上发布了一个基于 ACT(Action Chunking with Transformers)的 UR5e 抓取放置策略,用 LeRobot 0.6.1 训练并推送至 Hub。
Hugging Face 上发布了一个基于 ACT(Action Chunking with Transformers)的 UR5e 模仿学习策略,用 LeRobot 0.6.1 训练,任务是把方形螺母装到方形销上。该策略使用 100 条遥操作数据(24602 帧、20 FPS)训练 10 万步,输入两路 84×84 图像和 9 维状态,输出 7 维动作,目前尚未提供评测结果。
Hugging Face 上出现 quangnd58/evo1-so101-multitask,这是基于 OpenGVLab/InternVL3-1B 视觉语言主干、在 hungho77/so101-multitask 数据集上训练的 Evo-1 第二阶段检查点,用于 SO-101 机械臂的 3 项任务。
酷哇科技在 WAIC 2026 披露行业首个双层智能体世界模型 COOWAM,由负责物理规律的 CooWAIM 与理解社会规则的 Urban VLM 组成,现场驱动机械臂自主完成切西瓜、拧瓶盖、制作“夏日特调”等长程操作。同期首款重载型四足机器狗 X0 线下首秀,具备 68kg 重载能力,已完成多场景验证并步入真机部署阶段。