Hugging Face 发布 riidolaya difficulty 实验性 MPS 试点 v0.2
Hugging Face 上线 riidolaya difficulty 实验性 MPS 试点 v0.2，在完全冻结的 Laya 编码器上训练了一个 5,123 参数的 LayerNorm/Linear 固定档位分类器，输出 fast、standard、strong 三档，仅以任务文本为输入。
#数据/训练
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今日 4 条HF blogAI 评分1313 HF blogAI 评分2020 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。
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。
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 Hugging Face 发布 MolmoAct2 基线微调模型 molmoact2_insert_gear_in_gripper_base_fft
Hugging Face 上发布 fanqi-robo/molmoact2_insert_gear_in_gripper_base_fft，对 allenai/MolmoAct2 在 50 集双臂 YAM 插齿轮数据集上做全组件微调，global batch 32、20k 步、seed 1000，发布 step 20000 检查点。
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2222 MolmoAct2 微调实验：YAM 专用先验能否胜过通用基座
Hugging Face 上发布 fanqi-robo/molmoact2_insert_gear_in_gripper_yam_fft，基于 allenai/MolmoAct2-BimanualYAM 检查点在双臂 YAM 数据上做全参数微调。
HF blogAI 评分2222 Hugging Face 发布 π0.5 微调消融实验：仅训练 300M 动作专家插入齿轮
Hugging Face 上 fanqi-robo 发布 π0.5 微调消融实验 insert_gear_in_gripper 的 expert_only 变体。
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 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2222 Hugging Face 发布 jevhome-L-int8：约 396M 参数 int8 决策模型
Hugging Face 上线 jevhome-L-int8，这是 jevhome-L 的动态 int8 量化版本，约 396M 参数，可在普通 CPU 上单次前向返回校准概率，速度更快且体积约为原来的 1/4。
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。