leapshared 发布 Redox_130epi_new_20260928_145214 机器人数据集
Hugging Face 上线 leapshared 的 Redox_130epi_new_20260928_145214 数据集,由 LeRobot 生成,采用 v3.0 代码库,含 131 条 episode、154675 帧、1 个任务,机器人类型为 bi_openarm_follower。
Hugging Face 上线 leapshared 的 Redox_130epi_new_20260928_145214 数据集,由 LeRobot 生成,采用 v3.0 代码库,含 131 条 episode、154675 帧、1 个任务,机器人类型为 bi_openarm_follower。
Hugging Face 上线数据集 leapshared/SciEdu_3exp_374epi,由 LeRobot 生成,采用 v3.0 格式,含 374 条 episode、440776 帧、16 个任务,机器人类型为 bi_openarm_follower。
Hugging Face 上线数据集 Jianguo-Huang11/APM-Bench。该数据集页面未提供更多说明,仅附有 Hugging Face 推进开源与开放科学、推动人工智能民主化的使命表述。
Hugging Face 上线 TheBobTheBlob/so101_pickplace_v1 数据集,由 LeRobot 生成,面向 so101_follower 机器人,含 30 条 episode、12029 帧、1 个任务、60 段视频,30 fps,动作与状态均为 6 维关节位置。
Hugging Face 上线 strands-isaaclab-h1-rough 数据集,记录宇树 19 自由度 H1 人形机器人在 NVIDIA Isaac Lab 程序化崎岖地形上按指令基座速度行走,共 12 条 episode、6000 帧、50 fps。
Hugging Face 上出现由 LeRobot 生成的 UR5e 螺母装配数据集,含 100 条 episode、24602 帧、1 个任务,机器人类型为 ur5e。数据以 20 fps 采集,动作维度 7、状态维度 9,配两路 84×84 视频,采用绝对动作与 OSC_POS 控制,训练集划分 0:100。
Hugging Face 上线 nakanakagawa/sponge_task_9_30_v2 数据集,由 LeRobot 生成,机器人类型为 so_follower,共 6 条 episode、2395 帧、1 个任务,帧率 20 fps,采用 codebase_version v3.0。
Hugging Face 上线数据集 ujheo/pen6_20260930_173022,由 LeRobot 生成,采用 v3.0 数据格式,机器人类型为 so_follower。该数据集含 5 个 episode、3191 帧、1 个任务,以 30 fps 记录 6 自由度动作与状态,并配 front、top 两路 480×640 AV1 视频。
Hugging Face 发布 Sys1Cal-v1 基准数据集,用于直接评估结构化概率输出而非仅检查预测类别的置信度。在 Jev 上测试发现,Noul 和 Score 的概率接近真实值,而二元 Choice 输出存在系统性非线性失真,可通过引入潜在第三分量 Uncertain 建模。数据集与评估代码已公开,支持在其他结构化决策模型上复现。
Hugging Face 上公开的论文 EpiCon 提出一种共享多模态记忆框架,让不同智能体在不更新宿主模型参数的情况下复用彼此经验。它由两个独立训练的 2B 模型组成:记忆控制器与树状自组织器,分别负责跨尝试精炼文本引导与视觉证据、分层整合经验并检索规则。
Hugging Face 上的 hotchpotch/s1mb-result 数据集收录 System One Mosaic Benchmark(S1MB)的模型评测结果,整合 Choice、Noul 和 Score 三类专项任务。
Hugging Face 发布 LeRF,让视觉语言模型在推理前显式确定提问所指的视角,必要时定位参考人或物体并预测其前、左、上方向,再用轻量工具在图像上画出坐标轴供模型作答。该方法通过监督微调学习坐标系预测与选择性工具调用,用强化学习学习基于自生成坐标系的推理,推理时无需外部感知模型或显式三维重建,在多个基准上提升了视角采择表现,包括想象视角问题。
Hugging Face 上线 SO-101 SimStudio Lab01 抓放数据集 v4(alexhegit/so101-simstudio-lab01-pnp-agent-yaw-v4),共 140 个 episode、67235 帧,20 fps、3 路 640×480 相机,状态为 15 维位置+速度+末端 XYZ。
Hugging Face 上线数据集 ssmit203/assignment3_7,由 LeRobot 生成,机器人类型为 so101_follower,代码库版本 v2.1。该数据集含 30 条 episode、2058 帧、1 个任务,30 fps,动作与状态均为 6 维(肩部旋转/抬升、肘部、腕部弯曲/旋转、夹爪),另含 480×640 前置视频。
Hugging Face 上线 nakanakagawa/sponge_task_9_29_v4 数据集,由 LeRobot 生成,机器人类型为 so_follower,共 8 条 episode、3192 帧、1 个任务,帧率 20 fps,采用 codebase_version v3.0。
Hugging Face 上线数据集 jetsonmom/omx_yellow_bear_box_2cam,由 LeRobot 生成,机器人类型为 omx_follower,含 20 条 episode、7043 帧、40 段视频,30 fps,动作与状态均为 6 自由度。
Hugging Face 上线 so-arm101-stack-green 数据集,由 LeRobot 生成,采用 codebase_version v3.0,机器人类型为 so_follower。数据集含 40 条 episode、32712 帧、1 个任务,30 fps,记录 6 自由度关节位置与前置、腕部两路 480×640 视频,全部划为训练集。
Hugging Face 上线 nakanakagawa/sponge_task_9_29 数据集,由 LeRobot 生成,采用 v3.0 代码库版本,机器人类型为 so_follower。数据集含 4 条 episode、1596 帧、1 个任务,20 FPS,动作与状态均为 6 维关节位置,配 cam_0、cam_1 两路 480×640 视频。
Hugging Face 上线数据集 Sterzhang/video2skill-bench,页面仅保留“以开源和开放科学推进 AI 民主化”的使命说明,未披露数据规模、任务类型或评测指标等细节。
Hugging Face 上线数据集 jayantrathi/lang_grasp_v1,由 LeRobot 生成,采用 v3.0 数据格式,含 91 条 episode、44598 帧、3 个任务,机器人类型为 so_follower。数据以 30 fps 采集,动作与状态均为 6 维关节位置(含 gripper.pos),并配 480×640 前置视频,训练集划分为 0:91。
Hugging Face 上线数据集 ngustj/pen_pick_place_clean_150ep_v1,用 LeRobot 采集,共 150 个回合、71019 帧,30 fps,机器人类型为 so_follower。该数据集含 1 项任务,动作与状态均为 6 维关节位置,另配 top 和 wrist 两路 480×640 视频,采用 v3.0 代码库格式,训练集覆盖全部 150 个回合。
Hugging Face 上线数据集 macmacmacmac/Sev-behavioral-research-v1,以请求起始顺序记录 HTTP 事务,时间用相对毫秒、字节数为 JSON 体积,资源 ID 一致化别名,正文仅保留选择、版本、错误与重试提示,隐去密钥和内容。
Hugging Face 上 hanxunh/VEX-Bench 数据集页面当前显示为占位内容,正文由大量重复的占位标记与气候、金融、健康等主题的 JSON 文件名组成,未提供可用的数据集说明。页面标注为“article invalid or not complied”,无法确认该数据集的真实内容与用途。
Hugging Face 上线数据集 wcxhimself/KIVI-Generated-Videos,页面仅标注其属于 Datasets 类别,未披露视频数量、生成模型、分辨率或授权等具体信息。该数据集以开源开放科学为背景发布。
Hugging Face 上线数据集 Aaaay-0610/so101-task-1,由 LeRobot 生成,采用 codebase_version v3.0,含 75 条 episode、35614 帧、1 个任务,机器人类型为 so_follower。
Hugging Face 上线数据集 izlley/h101_multi_v1,由 LeRobot 生成,含 100 条 episode、49490 帧、3 个任务,机器人类型为 bi_so_follower。数据以 30 fps 记录 12 维双臂关节与夹爪动作及状态,并含左腕、头部、右腕三路 480×640 AV1 视频。
Hugging Face 上线 LeRobot 数据集 zhniu/lerobot_zihao_dataset_a_20260927_202323,含 40 个 episode、12000 帧、1 个任务,机器人类型为 so_follower。
Hugging Face 上发布 Taisanson/welding-seam-following 焊缝跟踪数据集,由 LeRobot 构建,采用 v3.0 数据格式,共 40 条 episode、33560 帧、1 个任务,机器人类型为 so_follower。
Hugging Face 上线数据集 Fabyo04/so101_cube_demo_0_20260926_155239,由 LeRobot 生成,机器人类型为 so_follower,共 100 条 episode、44553 帧、1 项任务,采用 v3.0 代码库、30 fps。
Hugging Face 上出现一个用 LeRobot 创建、代号 my_pick_test_color 的机器人抓取数据集,采用 v3.0 代码库版本,共 30 条 episode、6750 帧、1 个任务,机器人类型为 so_follower。
Hugging Face 上线 mim-chess-vlas 数据集,基于 LeRobot v3.0 构建,含 787 段、195184 帧 Panda 机器人仿真演示,覆盖 40 项任务,20 fps,状态为 9 维、动作为 7 维,含 agentview 与两路 eye-in-hand 相机视频。
Hugging Face 上线数据集 mim-chess-vlas/train_800_complex__mask__blackout__sim__all_cameras__live__depth,含 790 条 Franka Panda 仿真演示、共 157,904 帧,任务是把被两条扁平弧形臂夹住的圆球放入盒子。
Hugging Face 上线 leoliu49/pick-cap-tactile 数据集,用 SO-101 的 so_follower 本体采集“抓住瓶盖,抓空就重试”任务。
Hugging Face 上线机器人数据集 leoliu49/pick-cap-notactile,含 39 条 SO-101(so_follower)示范,任务为“抓住瓶盖拿起瓶子,没抓中就重试”。
研究者提出 SpatialBlock,通过合成积木堆叠任务提升大型视觉语言模型(LVLM)的 3D 空间推理能力。其构建的 SpatialBlock-15k 数据集包含 15,000 个积木堆叠问题,覆盖 3D 到 2D 投影、视角变换和结构组合,并加入受控颜色调制作为视觉线索。实验显示,用该数据集训练的 LVLM 在直接回答和基于推理的预测两种方式下均显著优于基线,并能泛化到真实世界空间任务。
Hugging Face 论文页介绍 SyncWorld,一种通过视觉校准让世界模型在未见相机、环境和本体上做上下文机器人世界建模的方法,无需下游训练。该方法以少量视觉交互作为上下文,尝试模拟机器人控制带来的视觉后果。
推荐理由:SyncWorld 提出用视觉校准让世界模型在未见相机与环境上做零样本仿真,读者可了解其免下游训练的思路。
Hugging Face 上线论文页面 SAEScientist-Bench,提出用基准测试检验 AI 智能体能否自主完成 SAE 可解释性研究。该页面目前仅开放论文讨论,未披露任务设置、评测指标或实验结果等具体信息。
Hugging Face 上线论文页《Co-Evolving Harnesses and Models: On-Policy Correction Helps Weaker Models Catch Up Where Imitation Fails》,探讨在策略修正对较弱模型的提升作用。论文指出,在模仿学习失效的场景下,该方法能帮助弱模型追赶。
DianShi-RxnDB 是一个大规模、细粒度的有机反应数据平台,通过全自动流水线构建,面向研究者与 AI Agent。该论文页面已在 Hugging Face 上线并开放讨论。
Hugging Face 上线数据集 trinity-graphics/truncgradgs,页面仅附 Hugging Face 推进开源与开放科学的使命宣言,未披露数据规模、模态、许可或使用方式等细节。