Hugging Face 发布 jevhome-ettin-1b-int8：约 1B 参数的 int8 类型化决策模型
Hugging Face 上线 jevhome-ettin-1b-int8，这是 jevhome-ettin-1b 的动态 int8 量化版本，采用 ONNX Runtime quantize_dynamic 与 int8 token 嵌入表，体积约为原版四分之一，可在普通 CPU 上单次前向返回校准概率。
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今日 9 条HF blogAI 评分2222 HF blogAI 评分2222 Hugging Face 发布 jevhome-L：396M 参数 CPU 端类型化决策模型
Hugging Face 上线 jevhome-L，一个约 396M 参数的交叉编码器类型化决策模型，接收状态与是/否、单选或评分问题，一次前向传播即返回校准概率，可在普通 CPU 上运行。
HF blogAI 评分3030 Hugging Face 发布 jevhome-ettin-1b：约 10 亿参数的类型化决策模型
Hugging Face 上线 jevhome-ettin-1b，一个约 1.0B 参数、fp32 的类型化决策模型，可对状态给出是/否、单选或分级问题，并在一次前向传播中返回校准概率，纯 CPU 即可运行。
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6262 Sony 发布 FAR 世界模型配套 AI2-THOR 潜变量数据集
Sony 公开 FAR 世界模型配套的 AI2-THOR 潜变量数据集，用于训练和评测带动作条件检索记忆的潜扩散世界模型及其基线。
推荐理由：FAR 世界模型配套数据集公开了 AI2-THOR 潜变量语料与下载脚本，可了解其记忆评测如何构造。
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。
HF blog精选AI 评分6666 CrossBFM：跨人形本体蒸馏共享潜行为空间
CrossBFM 提出无机器人专属参数的统一编码器架构，借助重定向提供的帧级跨本体对应关系，将行为基础模型的潜空间蒸馏到多个训练本体上，耗时不到一 GPU 小时。
推荐理由：CrossBFM 把行为潜空间当作可迁移资产，用不到一 GPU 小时蒸馏出跨本体共享空间，读者可据此了解人形策略迁移的训练成本变化。
HF blogAI 评分1818 Hugging Face 数据集 hotchpotch/s1mb-result 收录 S1MB 评测结果
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。
HF blogAI 评分3131 OmniTaskonomy：视觉生成何时能提升视觉理解？
Hugging Face 论文 OmniTaskonomy 研究视觉生成监督何时能提升视觉理解，发现采用正确训练配方时，图生图（I2I）训练可提升下游图生文（I2T）性能，且 I2I 训练数据越多增益越大。
HF blogAI 评分4242 VideoPhysEdit：基于刚体物理场景重建的物理反事实视频编辑
Hugging Face 论文页发布 VideoPhysEdit，一种无需训练的物理反事实视频编辑（PCVE）流程，通过刚体物理场景重建显式还原场景物理，将物理编辑作为干预并利用生成轨迹引导反事实视频生成。
HF blogAI 评分3838 LeRF：学习参考坐标系以进行视角采择推理
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。
HF blogAI 评分2222 Hugging Face 数据集 so101-simstudio-lab01-pnp-agent-yaw-v4：SO-101 抓放任务 yaw 感知 v4
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。
HF blog精选AI 评分8080 EWAM 发布统一具身模型：单一扩散 Transformer 联合处理视觉语言、未来视频与动作
EWAM 是一个统一具身模型，在单个 flow-matching Diffusion Transformer 中联合处理视觉语言、未来视频和动作 token，无需显式阶段设计即出现按深度分工：浅层从视觉语言专家取指令与当前场景语义，中层转向预测的未来帧表示，深层由动作自注意力主导做运动细化。
推荐理由：EWAM 把视觉语言、未来视频与动作 token 放进同一扩散 Transformer，并公开各阶段权重与下载方式，便于对照其分层分工与基准结果。
HF blogAI 评分2222 Hugging Face 上 alexhegit 发布 SO-101 Lab01 抓放 ACT 策略 6-D 检查点
alexhegit 在 Hugging Face 发布 SO-101 Lab01 抓放任务的 ACT 策略检查点，基于 yaw-aware agent v4 数据集训练，仅使用 15 维 observation.state 中的前 6 维关节位置。
HF blogAI 评分1212 Hugging Face 数据集 ssmit203/assignment3_7：基于 LeRobot 的 SO-101 跟随臂操作数据
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。
HF blogAI 评分2222 castanetnicolas 的 ACT UR5e 方形螺母装配策略上线 Hugging Face
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。
Open Robotics blogAI 评分1212 Open Robotics 启动 2026 年度调查，面向所有机器人从业者与爱好者
Open Robotics 启动首届年度调查，面向所有机器人从业者、学生和爱好者，无论是否使用 ROS、ros-controls、Space ROS、Gazebo、Open-RMF 等 Open Robotics Suite 软件均可参与。调查截止 2026 年 11 月 30 日，完成后可留下邮箱参与抽奖，随机抽取 50 名参与者，奖品为 Open Robotics Store 中任选一件商品。
HF blogAI 评分1212 nakanakagawa/sponge_task_9_29_v4：基于 LeRobot 的 so_follower 机器人数据集
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。
HF blogAI 评分1010 mradermacher 发布 SEAD-SAGE-4B 的 GGUF 静态量化版本
mradermacher 为 SEAD-SAGE-4B 发布了 GGUF 静态量化版本，暂未提供 weighted/imatrix 量化。已提供从 Q2_K（1.9 GB）到 f16（8.9 GB）的多档量化，其中 Q4_K_S 与 Q4_K_M 标注为快速、推荐，Q6_K 为质量很好，Q8_0 为快速且最佳质量。
HF blogAI 评分2020 Tridex 发布基于 ACT 的 so_follower 机器人策略模型 model_act_3cam_resnet_100K_29_09_v2
Hugging Face Hub 上线 Tridex/model_act_3cam_resnet_100K_29_09_v2，这是一个用 LeRobot 0.6.2 训练的 ACT 模仿学习策略，面向 so_follower 机器人，配 front、side、top 三路摄像头，输入 6 维状态、输出 6 维动作。
HF blogAI 评分1818 Hugging Face 发布 yanggangu/CLIP-ViT-base-patch32-SMAT-DTD 模型
Hugging Face 上线 yanggangu/CLIP-ViT-base-patch32-SMAT-DTD，这是 SMAT（Simple and Efficient Merge-Aware Training）论文表 2 中 seed 42 的专家模型，训练时即考虑模型合并。
HF blogAI 评分1515 Hugging Face 发布 yanggangu/CLIP-ViT-base-patch32-SMAT-SVHN 模型
Hugging Face 上线 yanggangu/CLIP-ViT-base-patch32-SMAT-SVHN，这是 SMAT（Simple and Efficient Merge-Aware Training）论文表 2 中针对 SVHN 的专家模型，seed 42。
HF blogAI 评分1212 Hugging Face 发布 SMAT 专家模型 CLIP-ViT-base-patch32-SMAT-RESISC45
Hugging Face 上线 CLIP-ViT-base-patch32-SMAT-RESISC45，这是 SMAT（Simple and Efficient Merge-Aware Training）论文表 2 中的专家模型，训练种子为 42。
HF blogAI 评分1515 Hugging Face 数据集 jetsonmom/omx_yellow_bear_box_2cam：基于 LeRobot 的 omx_follower 双臂 2 摄像头数据
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。
HF blogAI 评分1818 Hugging Face 发布 so-arm101-stack-green 数据集：基于 LeRobot 的 SO-101 抓取堆叠示范
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。
HF blogAI 评分4343 Hugging Face 上发布 strands-isaaclab-ant-131k-policy：13.1 万并行环境的 Isaac Lab Ant PPO 策略
Hugging Face 上发布 strands-isaaclab-ant-131k-policy，这是用 rsl_rl PPO 在 Isaac Lab 的 Isaac-Ant 任务上训练的机器人策略，训练规模达 131,072 个并行环境。
HF blogAI 评分1212 nakanakagawa/sponge_task_9_29：基于 LeRobot 的机器人操作数据集
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。
HF blogAI 评分2222 Hugging Face 上 pigProfessional/act_so101_stack_green：基于 ACT 的 SO-101 堆叠策略
Hugging Face Hub 上线 pigProfessional/act_so101_stack_green，这是一个用 LeRobot 0.6.2 训练的 ACT 模仿学习策略，机器人类型为 so_follower，输入 6 维状态与前置、腕部两路 480×640 图像，输出 6 维动作。
HF blogAI 评分2020 Hugging Face 上基于 LeRobot 训练的 ACT 策略模型 lenawngr/ACT_SWITCH-2-bottom_half1_test
Hugging Face Hub 上出现了一个用 LeRobot 训练的 ACT（Action Chunking with Transformers）模仿学习策略模型 lenawngr/ACT_SWITCH-2-bottom_half1_test，采用 apache-2.0 许可。
HF blog精选AI 评分6060 strands-robots 用 Isaac Lab 训练宇树 Go2 并录制 LeRobot 数据集
strands-robots 通过 isaaclab train_policy provider 在 Isaac Lab 中训练宇树 Go2 四足机器人 PPO 策略，4096 个并行环境、1500 次迭代、147M 环境步，在单张 NVIDIA L40S 上耗时 57 分 39 秒，速度跟踪成功率 0.98。
推荐理由：原文给出从 Isaac Lab 训练 PPO 策略到录制 LeRobot v3 数据集的完整命令与验证流程，可迁移到其他机器人任务。
HF blog精选AI 评分6262 strands 发布 Isaac Lab Shadow Hand 手中方块重定向 PPO 策略
cagataydev 在 Hugging Face 发布 strands-isaaclab-shadow-reorient-policy，这是用 strands-robots 的 isaaclab train_policy provider（PR #4227）训练的 rsl_rl PPO 策略，任务为 Isaac-Reorient-Cube-Shadow 手中方块重定向。
推荐理由：读者可据此了解用 strands 工具链在 Isaac Lab 中训练并导出 Shadow Hand 转方块策略的完整流程与实测指标。
HF blogAI 评分3636 klinzw/pi05_autolife_fridge：基于 π₀.₅ 的开关冰箱 VLA 策略
Hugging Face Hub 上线 klinzw/pi05_autolife_fridge，这是基于 Physical Intelligence π₀.₅、用 LeRobot 0.6.0 微调并推送的视觉语言动作策略，机器人本体为 autolife_s1，执行“open fridge”和“close fridge”任务。
HF blog精选AI 评分6262 JapaneseTinyAgentLM-Action-3M 发布：3.1M 参数模型在 ESP32-S3 上把日语指令转为机器人动作 JSON
ayousanz 发布 JapaneseTinyAgentLM-Action-3M，一个 3,148,608 参数的 decoder-only Transformer，把日语短指令转成 look、set_expression、nod 三类动作的 JSON 数组，非指令或无法执行的请求返回空数组。
推荐理由：3.1M 参数模型在 ESP32-S3 上本地把日语指令转成动作 JSON，附完整评测与误差区间，可看端侧具身控制的可行边界。
HF blogAI 评分88 Hugging Face 数据集 DanielJeongsooLee/seal-5comp-d9-20260923 发布
Hugging Face 上线数据集 DanielJeongsooLee/seal-5comp-d9-20260923，样本含 sample_id、topology_hash、group_hash 等 64 位字符串字段，以及 duty、gamma、efficiency 等浮点列。
HF blogAI 评分5858 ArticuRiddle 数据集发布：100 个外观与关节运动相矛盾的铰接物体
ArticuRiddle 是一个包含 100 个铰接物体的数据集，用于测试视觉外观与真实关节运动相矛盾时的操作能力。每个物体由 PartManip 训练资产经两类编辑生成：50 个移动或旋转把手使其暗示错误运动，50 个直接交换关节类型（如抽屉面板改为摆动、门改为滑动），外观保持不变。