Tenry55 发布 LeRobot 格式螺丝刀抓放数据集,含 50 条 SO-101 演示
Hugging Face 用户 Tenry55 发布机器人数据集 Pick_and_put_screw_driver_with_variance,任务为把红色螺丝刀放进灰色袋子。
Hugging Face 用户 Tenry55 发布机器人数据集 Pick_and_put_screw_driver_with_variance,任务为把红色螺丝刀放进灰色袋子。
Hugging Face 上线 ai-validation-checklists 数据集,用于 AI 验证清单相关用途。该数据集页面未披露样本规模、字段结构或开放许可等具体信息。
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”。
Hugging Face 上发布 turbovla_so101_bowls 策略,基于 LeRobot 0.6.1 训练,用于 SO-101 的 so_follower 本体,输入前顶与腕部两路 640×480 相机图像和 6 维状态,输出 6 维动作。
理想在 Hugging Face 发布 ME-U0 预训练权重,用于下游机器人策略后训练,采用 Apache 2.0 许可。页面给出 hf download 命令与 ME_U0_PRETRAINED_PTH 环境变量设置,并指向后训练说明;RoboDojo 评测需使用 ME-U0-RoboDojo。
推荐理由:读者可据此了解 ME-U0 预训练权重的下载方式、下游策略后训练用途与 Apache 2.0 许可。
社区独立项目 CPM-jev 发布 v0.1-research-preview,这是基于 openbmb/MiniCPM5-2B-Base 的 LoRA 微调模型,新增决策头为候选动作打分并归一化为概率分布。
Hugging Face Hub 上线 K-vr/cube_stack3_Pi05_abs_batch8,这是基于 Physical Intelligence 的 π₀.₅ 视觉语言动作模型、用 LeRobot 0.6.1 微调并推送的机器人策略,基座为 lerobot/pi05_base。
Qyvos 是基于 SupersonicLabs/Julia-1 仅微调决策头得到的决策/分类模型,在 ZefanCai/Open-Jev 数据集上训练,支持 choice、score、noul 三类决策。模型冻结 ModernBERT-small 编码器与动作头,仅训练 3,699,073 个参数(占 2.56%),在 3.9 GB 内存约束下完成 3,750 步训练。
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 博客介绍如何用 AsyncGRPOTrainer 的 LoRA 适配器同步,在 HF Jobs 上把训练与 vLLM 推理拆到不同机器,通过挂载 Storage Bucket 传递几 MB 的 rank-1 适配器,无需 NCCL。
推荐理由:原文给出跨机异步 GRPO 训练的可复用工程方案与五轮调优数据,读者可据此判断瓶颈定位与提速路径。
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。
Hugging Face 论文提出 MineAmongUs——一个 3D 多模态 Among Us 沙盒,内鬼智能体需通过言语与非言语动作联合欺骗船员,并配套可配置的 VLM 智能体框架 ARIA,暴露五个认知组件消融轴。实验显示 VLM 智能体依靠言语与非言语联合欺骗取胜,非言语通道在框架消融和跨 VLM 评估中都是更关键的获胜因素。
Hugging Face 论文页介绍 Self-OPD,一种面向流匹配模型的在线策略蒸馏方法,其特点是不依赖教师模型。该页面目前仅开放论文讨论,未给出模型版本、任务、成功率或实验数据等细节。
Hugging Face 论文页上线 Magpie,一个面向交互式游戏的实时世界渲染器。该页面目前仅开放论文讨论,未披露模型规模、渲染帧率或真机部署等细节。
一项提交绑定普查发现,Inspect Evals 的 124 个评估中有 110 个无法复现到其对应的声明,在确定性推理之前就已中断。论文认为,若评估未绑定到产生该分数的确切代码,排行榜数字与部署决策之间就存在缺口。作者还建议进一步检验评估的推理是否与模型在生产中的实际行为一致。
论文提出将智能体游戏开发用作可验证的轨迹数据引擎,以扩展世界模型训练数据。作者质疑"不崩溃"作为奖励信号的价值:能编译运行的游戏未必在第一关之后保持连贯,基于"未崩溃"奖励的强化学习会优化出平淡安全的场景。真正的问题是这种信号能否带来空间一致性,生成轨迹需经人类试玩检验,而非仅通过运行时检查。
Zero-WAM 提出一种因果视频-动作模型,通过上下文人类视频引导执行训练中未见的操作任务。作者用自动流程将任务采样的机器人轨迹转换为语义匹配的人类视频,构建 HumanGen 数据集,包含 8.6K 个任务、74.2K 对人类-机器人上下文学习配对,并提出上下文未来片段预测(IFP)目标以抑制已见任务的捷径。
推荐理由:论文给出以人类视频作为上下文任务说明的跨任务泛化方案,并公开数据集与仿真对比结果。
Hugging Face 论文页收录《What Makes Good Agentic Data? An ACE Lens on Data Generation for LLM Agents》,从 ACE 视角审视 LLM 智能体的数据生成问题。该页面目前仅开放论文讨论,未给出具体方法、数据规模或实验结果。
Hugging Face 上线数据集 jeffreylin1222/SDGBiasBench,页面仅附 Hugging Face 推进开源开放科学的使命说明,未给出该数据集的规模、任务或评测指标等信息。
Hugging Face 上线 mepi31415/WorldToken_Experiment_Records 数据集,公开 WorldToken: Time-First Sequence Modeling for Robotic Imitation Learning 的训练日志、配置、评估结果与 rollout 视频。
推荐理由:WorldToken 论文的实验记录与检查点打包公开,读者可据此复现多任务控制与长历史实验的表格结果。
Hugging Face 论文页上线 EXIMO,一种用视觉语言模型(VLM)引导 VLA 策略探索的方法。页面目前仅开放论文讨论,未披露模型版本、任务本体、仿真或真机结果等细节。
Hugging Face 博客介绍 TinyCast,一个 146,505 参数的零样本时间序列基础模型,是 GIFT-Eval 榜单上最小的公开逐配置结果且无测试数据泄漏的模型,也是 140 万参数以下唯一输出预测分布而非点预测的零样本模型。
Hugging Face 论文页发布 EnvHarness,提出为智能体学习"唤醒静态世界"的方法。该页面目前仅开放论文讨论,未披露模型版本、任务本体、成功率或真机部署等具体细节。
Hugging Face 论文页发布 ForgeWM,一种面向少步动作条件视频世界模型的渐进式因果训练方法。该页面目前仅开放论文讨论,未披露模型规模、任务本体、成功率或推理时延等具体结果。
Hugging Face 论文页上线 FACET,一种在终端任务合成中保留源意图与可执行状态的方法。该页面目前仅开放论文讨论,正文未披露模型版本、任务成功率或真机验证等具体结果。
AWS 开源 SDK Strands Robots 发布教程,演示如何用同一个 Robot() 对象完成录制 LeRobotDataset、同步到 Hugging Face Storage Buckets、从 Hub 流式读取训练、再以 mode="real" 部署回 SO-101 硬件,全程保持 LeRobot 磁盘格式不变。
推荐理由:以 Strands Robots 为例拆解录制、去重同步、流式训练到真机部署的完整数据闭环,含可运行 notebook 与实测数字。
东北大学 SV 机器人 SIG 的 Team TRON 在 Φ 硬件智能 ACT 训练竞赛中提交了 tavishh/robotarm:基于 phi_so101_cubes_cylinder_v1 数据集(120 条轨迹、66,873 帧、3 路相机)训练的 ACT(CVAE)策略,用于抓取方块或圆柱并放入盒中。
NVIDIA 发布 Cosmos 3 开放物理 AI 世界基础模型家族,基于 mixture-of-transformers 架构,同时支持视觉推理、世界生成与动作预测。
推荐理由:Cosmos 3 以开放权重和三种规模覆盖世界生成与动作预测,读者可据此判断物理 AI 团队如何做后训练与部署。
Hugging Face 论文页面发布 PAST-Bench,用于评测个人智能体递归自我改进的基础能力。该基准聚焦个人智能体场景下的自我改进研究,目前页面仅开放论文讨论,未披露具体任务、指标或实验结果。
Hugging Face 论文页发布 ST-WAM,一个面向视觉分布偏移下鲁棒操作的语义-时序世界动作模型。该模型将语义与时序信息引入世界动作模型,用于提升操作任务在视觉分布变化下的鲁棒性。论文页未给出更多实验数据与真机结果细节。
Hugging Face 上线论文《Quo Vadis, World Modeling?》的讨论页面,邀请社区就该论文参与讨论。原文未披露论文的具体方法、模型或实验数据。
Hugging Face 上线论文页面 ExplainBench,用于评估智能体生成的代码解释。该页面目前仅开放讨论,正文未披露基准的具体任务、指标或实验结果。
论文提出 PCSD(Persistent Consistency for Self-Distillation),用于 Agentic 强化学习中的自蒸馏,通过持续一致性机制改进训练。目前该论文页面已在 Hugging Face 上线并开放讨论。
Hugging Face 论文页介绍 OmniPack,一种面向全模态大语言模型的统一 token 压缩方法,目标是提升这类模型的计算效率。页面未给出具体模型版本、压缩率或实验数据,仅提供论文讨论入口。
GROVE 是一个免训练框架,用单一因果增长的记忆统一反应式视频问答与主动辅助,支持多尺度检索。它把细粒度感知证据逐步整合为带时间戳的时刻、连贯片段和跨天重复模式,每层配对应的检索技能。在 MM-lifelong 和 EgoServe 等基准上,GROVE 取得所比较方法中的最佳结果,消融显示各时间层与访问技能互补,跨多天证据时模式层收益最大。代码将发布于 GitHub。
推荐理由:GROVE 用单一因果增长记忆统一视频问答与主动辅助,读者可了解其分层记忆与检索设计。