Hugging Face 上线 StartLux-Decision-4B 决策模型，含 0.8B 至 35B-A3B 六个规格
StartLux-Decision-4B 在 Hugging Face 发布，可对状态回答选择题、是/否题和评分题，每个选项返回概率，请求响应沿用 TypeSafe /v1/systemone 格式。
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今日 7 条HF blogAI 评分4242 HF blogAI 评分3030 Hugging Face 上线 StartLux-Decision-27B：面向状态问答的决策模型
Hugging Face 发布 StartLux-Decision 系列决策模型，覆盖 0.8B 至 35B-A3B 六种规模，对状态类问题输出各选项概率，沿用 TypeSafe /v1/systemone 格式。
HF blogAI 评分2222 Hugging Face 数据集 leapshared/SciEdu_3exp_374epi：基于 LeRobot 的双臂操作数据
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。
HF blogAI 评分2424 Hugging Face 数据集 Jianguo-Huang11/APM-Bench
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。
NVIDIA blog roboticsAI 评分4848 NVIDIA Isaac GR00T：Jetson 边缘平台上的机器人与具身智能进展
NVIDIA 在 CES 上展示 Caterpillar 座舱 AI 助手，基于 Jetson Thor 本地运行 Nemotron 语音模型与 Qwen3 4B，无需云端连接。
NVIDIA blog roboticsAI 评分3838 NVIDIA Jetson 边缘平台运行 Cat AI 助手、GR00T 与 OpenClaw 等物理 AI 系统
NVIDIA 在 CES 展示 Caterpillar 座舱内 Cat AI Assistant 原型，基于 Jetson Thor 本地运行 Nemotron 语音模型与 vLLM 服务的 Qwen3 4B，无需云端连接。
genesis releasesAI 评分2222 Genesis v1.4.3 发布：提升 GPU 仿真速度并降低显存占用
Genesis 发布 v1.4.3，重点提升 GPU 上非批处理至中等批量（约 4000）的仿真速度并全面降低显存占用，Windows 上编译速度最高提升至 3 倍。该版本还修复了 glTF 解析、MJCF 材质纹理保留、Apple Metal 性能模式编译失败、IMU 读数记录与相机外参更新等多项问题，并升级至 Quadrants 1.3.3。
HF blogAI 评分88 rasyosef/Qwen3-1.7B-DSpark 上线 Hugging Face
rasyosef/Qwen3-1.7B-DSpark 已在 Hugging Face 发布。该页面未提供模型参数、训练数据或评测结果等具体信息，仅附有 Hugging Face 推进开源与开放科学的通用说明。
HF blogAI 评分2020 Hugging Face 上 toniotgz/act_pick_box：基于 ACT 的 SO-101 抓取盒子策略
Hugging Face Hub 上线 toniotgz/act_pick_box，这是一个用 LeRobot 0.6.2 训练的 ACT 模仿学习策略，在 so_follower 机器人上执行“从桌上拿起盒子”任务。
HF blogAI 评分88 Hugging Face 上线 maria715/CAT_llama3b_likeZephyr_eps0150_42_relativelr_utility_500_NEW_weight000371875 模型
Hugging Face 上线了 maria715 的 CAT_llama3b_likeZephyr_eps0150_42_relativelr_utility_500_NEW_weight000371875 模型页面。该页面未提供模型参数、训练数据或评测结果等具体信息，仅保留 Hugging Face 推进开源与开放科学的平台说明。
HF blogAI 评分44 Hugging Face 上发布 maria715/CAT_adv_eps02_42_relativelr_REFAIT 模型
Hugging Face 上出现了一个名为 maria715/CAT_adv_eps02_42_relativelr_REFAIT 的模型仓库。该页面未提供模型架构、训练数据、任务类型或性能指标等具体信息，仅包含 Hugging Face 推进开源与开放科学的使命声明。
HF blogAI 评分1717 TheBobTheBlob/so101_pickplace_v1：基于 LeRobot 的 SO101 抓放数据集
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。
HF blogAI 评分2222 TheBobTheBlob 发布 act_so101_pickplace_v1：基于 LeRobot 的 ACT 抓放策略
Hugging Face 用户 TheBobTheBlob 发布 act_so101_pickplace_v1，这是一个用 LeRobot 训练并上传至 Hub 的 ACT（Action Chunking with Transformers）模仿学习策略，从遥操作数据中学习预测短动作块。
HF blogAI 评分2020 bartowski 发布 OmniJev OneJev-9B GGUF 量化版本
bartowski 基于 llama.cpp b11259 为 OmniJev 的 OneJev-9B 模型发布 GGUF 量化版本，覆盖 bf16 到 IQ2_M 共 22 个文件，默认推荐 Q4_K_M（5.84GB）。该模型支持文本与图像输入，仓库同时提供 mmproj 多模态投影文件，可搭配任意量化版本使用。
HF blogAI 评分00 Nat1an/cerulean-lab4-f-e570cde2 模型卡发布
Hugging Face Hub 上出现了一个由 transformers 推送的模型卡，模型 ID 为 Nat1an/cerulean-lab4-f-e570cde2。该模型卡为自动生成，开发者、模型类型、语言、许可证、微调来源、训练数据与评估结果等信息均标注为待补充。
HF blogAI 评分44 Hugging Face 上的 Nat1an/cerulean-lab4-h-6a29c74a 模型页
Hugging Face 上线了名为 Nat1an/cerulean-lab4-h-6a29c74a 的模型页面。该页面目前仅展示 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，未提供模型架构、参数规模、训练数据或评测结果等具体信息。
HF blogAI 评分00 Nat1an/cerulean-lab4-e-d8d5d8e9 模型卡发布
Hugging Face Hub 上出现了一个由 Nat1an 分享的 transformers 模型，模型 ID 为 cerulean-lab4-e-d8d5d8e9。该模型卡为自动生成，开发方、模型类型、语言、许可证、训练数据与评测结果等信息均标注为待补充。
HF blogAI 评分4646 Hugging Face 发布 strands-isaaclab-h1-rough 数据集：宇树 H1 人形机器人崎岖地形行走
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。
HF blogAI 评分2222 fanqi-robo 发布 π0.5 双臂 YAM 插齿轮微调检查点 pi05_insert_gear_in_gripper_b0
fanqi-robo 在 Hugging Face 发布 π0.5 微调检查点 pi05_insert_gear_in_gripper_b0，基于 lerobot/pi05_base 在 50 集双臂 YAM 插齿轮数据集上全量微调，训练 20k 步、全局 batch 32、lr 2.5e-5，采用 QUANTILES 归一化与绝对关节、3 路相机、无图像增强。
HF blogAI 评分88 ribeiroyuri/CampoVivo-Qwen3-4B-Instruct-v3 上线 Hugging Face
Hugging Face 上出现 ribeiroyuri/CampoVivo-Qwen3-4B-Instruct-v3 模型页面。该页面未提供模型能力、训练数据或评测结果等具体信息，仅附有 Hugging Face 推进开源与开放科学的使命说明。
HF blogAI 评分3838 Hugging Face 上 SmolVLA 微调 LeKiwi 移动机械臂实现掷骰子拾取
基于 lerobot/smolvla_base 微调的 SmolVLA 策略 mongster7/smolvla_dice_50k 在 LeKiwi 移动机械臂上完成"把红色骰子放进篮子"任务。
HF blogAI 评分2020 castanetnicolas 发布 UR5e 螺母装配数据集：100 条绝对动作 OSC 轨迹
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。
HF blogAI 评分2222 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。
HF blogAI 评分2222 castanetnicolas 的 ACT UR5e 抓取放置策略上线 Hugging Face
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。
HF blogAI 评分2222 ResidentEvian/hf_act_recordpolicy0：基于 LeRobot 的 ACT 抓取瓶盖策略
Hugging Face 上发布 ResidentEvian/hf_act_recordpolicy0，这是一个用 LeRobot 0.6.2 训练的 ACT（Action Chunking with Transformers）模仿学习策略，机器人类型为 so_follower，输入 6 维状态与 480×640 前视图像，输出 6 维动作。
HF blogAI 评分1010 nakanakagawa/sponge_task_9_30_v2：基于 LeRobot 的 so_follower 机器人数据集
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。
HF blogAI 评分1515 Hugging Face 上 emmanuel-v 的 policy_2026-09-30_shake_it_up_on_cart_100kHz_nfft4096 模型
Hugging Face 上出现名为 emmanuel-v/policy_2026-09-30_shake_it_up_on_cart_100kHz_nfft4096 的模型条目，名称包含 100kHz 与 nfft4096 等参数标识。该条目页面未提供更多模型细节，仅附有 Hugging Face 推进人工智能开源与开放科学的使命说明。
HF blogAI 评分11 Hugging Face 数据集 PiotrSty/slayer-ocr-experiment-evidence 因 split 文件格式不一致无法加载
Hugging Face 数据集 PiotrSty/slayer-ocr-experiment-evidence 无法加载，原因是 train 与 validation 两个 split 使用了不同的数据文件格式，触发 FileFormatMismatchBetweenSplitsError。
HF blogAI 评分88 Hugging Face 上 PiotrSty/slayer-ocr-datasets 数据集因各 split 文件格式不一致无法加载
Hugging Face 数据集 PiotrSty/slayer-ocr-datasets 因各 split 使用不同数据文件格式而无法加载，train、validation、test 分别对应 text、imagefolder、json 格式，触发 FileFormatMismatchBetweenSplitsError。
HF blogAI 评分2828 ReImaGin：用图像生成模型为多模态 LLM 做视觉推理
Hugging Face 论文页介绍 ReImaGin，它把图像生成模型作为多模态 LLM 的灵活视觉推理机制，可接受自然语言指令执行去除遮挡、由多视角生成平面图等开放式视觉操作。在包含多视角空间推理与碰撞预测的六项视觉推理任务上，ReImaGin 持续优于纯文本推理和专用视觉工具基线，提升最高达 25%。
HF blogAI 评分1212 ujheo/pen6_20260930_173022：基于 LeRobot 的 so_follower 机器人数据集
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。
HF blog精选AI 评分7272 ECHO-G 发布：从语音和文本生成宇树 G1 全身动作
ECHO-G 发布，可从语音和文本生成宇树 G1 的全身动作，所有模型输出 39 通道机器人运动，帧率 30 FPS。代码版本 v0.2.0，提供音频加文本、纯音频、纯文本及 HumanRetarget 多组权重，新输入支持最长 20 秒或 600 帧、256 个文本 token，更长输入需先分段。
推荐理由：ECHO-G 开源了从语音和文本生成宇树 G1 全身动作的模型权重与推理流程，读者可据此了解输入规格与复现入口。
HF blog精选AI 评分6262 AnyStep-WAM：面向世界动作模型的预算对齐蒸馏与自适应推理
论文提出 AnyStep-WAM 框架，通过预算对齐的教师轨迹蒸馏训练区间条件流映射，支持从单步预测到多步细化的动作生成，并用轻量风险收益调度器按单步预览选择最小去噪预算。
推荐理由：论文给出可调去噪步数的世界动作模型框架，读者可了解按任务难度分配推理预算的具体做法与实测数据。
HF blogAI 评分88 Hugging Face 数据集 Sarthak213/doosra-cricket
Hugging Face 上线数据集 Sarthak213/doosra-cricket。该页面未提供数据集内容、规模或用途等具体说明，仅标注其属于 Hugging Face Datasets 平台。
HF blogAI 评分3838 Hugging Face 发布 Sys1Cal-v1 数据集：评估 Jev 等结构化概率输出的校准问题
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。
HF blogAI 评分1515 karrlleereal/omx_act_policy5：基于 LeRobot 训练的 ACT 动作分块策略
Hugging Face Hub 上线 karrlleereal/omx_act_policy5，这是一个用 LeRobot 训练并推送的 ACT（Action Chunking with Transformers）模仿学习策略，从遥操作数据中学习、预测短动作块而非单步动作。
HF blogAI 评分2222 ssdunit/act_abc_sim_lego_sorting_100k：基于 ACT 的乐高积木分拣策略
Hugging Face 上发布 ssdunit/act_abc_sim_lego_sorting_100k，这是一个用 LeRobot 0.6.1 训练的 ACT 模仿学习策略，任务为 lego_blocks_sorting。
HF blogAI 评分4848 EpiCon：通过协同演化多模态记忆实现智能体集体学习
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。
HF blogAI 评分2222 Hugging Face 上基于 LeRobot 训练的 ACT 动作分块策略模型
Hugging Face 上出现一个用 LeRobot 训练并推送至 Hub 的 ACT（Action Chunking with Transformers）模仿学习策略，它从遥操作数据学习，预测短动作块而非单步动作。该策略采用 apache-2.0 许可，可用 lerobot-train 从零训练，并用 lerobot-record 配合 so100_follower 机器人本体运行推理与评估。
HF blog精选AI 评分6565 EVO-WAM：通过视频动作验证演化世界动作模型
EVO-WAM 提出一种让世界动作模型（WAM）在无需额外专家示范、也不在外部环境执行候选动作的情况下适配新任务的框架，通过状态预测与锚定多帧上下文实现完整自回归 rollout，并用视觉语言模型筛选完成任务的前缀、用逆动力学模型验证视频与动作一致性，再迭代训练。
推荐理由：论文给出无需额外专家示范、靠自生成视频动作轨迹适配新任务的框架，并附仿真与真机成功率数据。