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#Hugging Face

今日 7 条
9月25日周五
9月24日周四
9月22日周二
  1. HF blog75

    理想发布 ME-U0 预训练机器人策略权重

    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。

9月21日周一
9月20日周日
9月11日周五
  1. HF blog33

    SpatialBlock:用合成积木堆叠任务提升 LVLM 空间智能

    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。

9月10日周四
  1. HF blog62

    用 HF Jobs 与 Storage Bucket 实现跨机 Async GRPO LoRA 训练

    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。

  2. HF blog60

    SyncWorld:视觉校准让世界模型成为零样本模拟器

    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。

9月3日周四
9月1日周二
  1. HF blog45

    MineAmongUs:VLM 智能体在具身社交互动中的言语与非言语欺骗

    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。

8月29日周六
8月28日周五
  1. HF blog38

    论文:评估许可证意味着什么?Inspect Evals 中声明可复现性的提交绑定普查

    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。

  2. HF blog24

    Agentic Game Development 作为可验证轨迹数据引擎:为世界模型扩展提供数据

    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。

  3. HF blog71

    Zero-WAM:以人类视频上下文建模世界与动作,实现开放任务泛化

    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。

8月23日周日
8月22日周六
8月21日周五
8月20日周四
8月14日周五
  1. HF blog70

    用 Strands Agents、LeRobot 和 Hugging Face Storage Buckets 打通录制、训练与部署闭环

    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。

8月7日周五
8月6日周四
8月5日周三
  1. HF blog62

    GROVE:从流式视频经验中构建并推理时间分层记忆

    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。