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。
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。
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。
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。
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。
Hugging Face 上线了 arrg-unam/molmoact2_omx_hidroferol 模型页面。该页面目前仅展示 Hugging Face 推进开源与开放科学的使命表述,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。
Hugging Face 上的 Mulligan 项目发布 sim-square-narrow-r03-mulligan-divl 检查点,基于父代冻结扩散 actor 与分布式 DIVL critic,在 sim-square-narrow 任务训练至 150001 步,含 5 个随机种子。
Hugging Face 的 Mulligan 项目发布 sim-square-narrow-r03-mining-no-cf-idql,这是一个基于状态的 IDQL 智能体,采用扩散 actor 与标量 IQL critic,包含 policy.pt 和 stats.json 归一化器。
Hugging Face 上的 Mulligan 项目发布 sim-square-narrow-r03-baseline-repair-r3roll-divl 检查点,基于父代冻结扩散 actor 与分布式 DIVL critic,训练至 150001 步,含 5 个随机种子。
Mulligan 在 Hugging Face 发布基于状态的 IDQL 智能体 sim-square-narrow-r03-auto-plain-il-n1-idql,用于 sim-square-narrow 任务,包含 5 个随机种子、训练步数 150001 的 PyTorch 检查点。
Hugging Face 上的 Mulligan 组织发布 sim-square-narrow-r03-auto-iql-success-bc-n32-idql,这是一个基于状态的 IDQL 智能体,采用扩散 actor 与标量 IQL critic,任务为 sim-square-narrow,训练步数 150001,含 5 个随机种子检查点。
Hugging Face 上的 Mulligan 组织发布 sim-square-narrow-r03-auto-iql-success-bc-n32-divl 检查点,这是一个基于状态的智能体,使用父级冻结扩散 actor 与分布式 DIVL critic,任务为 sim-square-narrow,训练步数 150001,含 5 个种子。
Hugging Face 上 Mulligan 组织发布 sim-square-narrow-r03-auto-iql-n32-idql,这是一个基于状态的 IDQL 智能体,采用扩散 actor 与标量 IQL critic,任务为 sim-square-narrow,属 R3 轮次。
Hugging Face 上线 mulligan/sim-square-narrow-r03-auto-iql-n32-divl 模型仓库。该条目名称显示其与 sim-square-narrow 任务、auto-iql 方法及 n32 配置相关,具体性能与训练细节尚未在页面中披露。
Hugging Face 上线了名为 mulligan/sim-square-narrow-r03-auto-filtered-bc-n1-idql 的模型仓库。该页面未披露模型架构、参数规模、训练数据或评测结果等具体信息,仅以推进开源开放科学为宗旨说明。
Hugging Face 上的 Mulligan 项目发布 sim-square-narrow-r02-mining-no-cf-idql,这是一个基于状态的 IDQL 智能体,由扩散 actor 与标量 IQL critic 组成,提供 policy.pt 和 stats.json。
Hugging Face 上的 Mulligan 项目发布 sim-square-narrow-r02-mining-no-cf-divl,这是一个基于状态、使用父级冻结扩散 actor 与分布式 DIVL critic 的智能体,任务为 sim-square-narrow,训练步数 150001,含 1-5 共 5 个种子检查点。
Hugging Face 上的 Mulligan 项目发布 sim-square-narrow-r02 的 IDQL 智能体检查点,采用扩散 actor 加标量 IQL critic,训练步数 150001,覆盖 5 个随机种子。
Hugging Face 上的 Mulligan 项目发布 sim-square-narrow-r03-baseline-idql,为基于状态的 IDQL 智能体,采用扩散 actor 与标量 IQL critic,含 policy.pt 和 stats.json。
Hugging Face 上的 Mulligan 项目发布 sim-square-narrow-r02-baseline-divl 基线智能体,用于 sim-square-narrow 任务,采用父级冻结扩散 actor 与分布式 DIVL critic,训练步数 150001,含 5 个随机种子检查点。
Hugging Face 的 Mulligan 项目发布 sim-square-narrow-r03-baseline-divl,这是一个基于状态的智能体,使用父级冻结扩散 actor 与分布式 DIVL critic,任务为 sim-square-narrow,训练步数 150001。
Hugging Face 上的 Mulligan 项目发布 sim-square-narrow-r02-baseline-idql 基线检查点,为基于状态的 IDQL 智能体,采用扩散 actor 与标量 IQL critic,含 policy.pt 和 stats.json。
Hugging Face 的 Mulligan 项目发布 sim-square-narrow-r03-mulligan-repair-no-r3roll-divl 检查点,基于父代冻结扩散 actor 与分布式 DIVL 评论家,训练步数 150001,含 1-5 共 5 个种子。
Hugging Face 上的 Mulligan 项目发布 sim-square-narrow-r03-mulligan-repair-no-r3roll-idql 检查点,为基于状态的 IDQL 智能体,采用扩散 actor 加标量 IQL critic,含 policy.pt 与 stats.json 归一化文件。
Hugging Face 上发布了一个名为 krish5831/act_tissues_into_box 的 ACT 模仿学习策略,用 LeRobot 0.6.2 训练,可让 so_follower 机器人完成“把纸巾包放进盒子”的任务。
Hugging Face 上线扩散策略模型 bk912/dp_green_cube_to_box_clean_20k,用 LeRobot 0.6.2 训练,基于 50 条、38140 帧、30 FPS 的 so_follower 机器人数据,训练 20000 步、批量 32。
Hugging Face 上发布 bk912/dp_green_cube_to_box_finetune_20k,这是一个用 LeRobot 0.6.2 训练的扩散策略(Diffusion Policy),在 so_follower 机器人上执行“从蓝色平台拿起绿色方块放入盒子”任务。
9月26日,杭州美梦空间在第五届全球数字贸易博览会上发布Physical-WAM物理-世界动作模型与RoboTwin-Phys物理漂移评测基准。Physical-WAM由PhysLens、PhysDream、PhysAct三个模块构成,在感知输入与动作输出之间插入物理Token表征,用于估计摩擦、重量、重心、接触状态等物理信息并预判动作后果。
成立三个月的Simate发布首版通用物理快系统Simate-beta,据公司披露以平均Score 33.95、SR 27.96%登顶更新于2026年9月23日的RoboDojo榜单,该成绩属榜单评测,真机表现另行展示。
armand0e/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-RL 已在 Hugging Face 上线,页面归类于 Models。该条目位于 Hugging Face 的模型、数据集、Spaces 等资源导航中,正文未披露模型参数、训练方法或评测结果等更多细节。
诺因(Knowin)9月24日发布面向通用具身智能的生成式学习架构 GLOW 技术报告,称人类演示一次后机器人即可跨物体、跨环境、跨任务复用,在开盒收纳、浇水、擦桌、调酒等任务中得到验证。
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。
灵初智能在十万小时级数据基础上发布模型 Psi-R2.5,改进数据质量与人机数据对齐方法。它逆向使用世界模型 Psi-W0,从真实机器人数据生成对应人手操作数据,训练端到端转换器输出匹配的机器人图像和动作,并称转换数据已在真机回放和后训练两类测试中得到验证,部分复杂任务仍未直接完成。
小米发布MiMo-V2.6-Pro和Flash,Pro为1.02万亿参数、420亿激活,在Artificial Analysis Intelligence Index上拿到46分,位列开源第一。
推荐理由:原文披露了MiMo-V2.6的RL训练成本、评测成绩与开源清单,读者可据此了解大规模强化学习训练的工程细节。
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。
紫东太初开源通用多模态大模型 ZDTaichu5.0-9B,在九项空间理解基准测试中八项位列 10B 档位第一,MindCube-tiny 得分 78.27,对照的 Gemma4 8B-E4B、Gemini 3 Pro、Grok 4 分别为 48.8462、70.87 和 63.56。
智象未来(HiDream.ai)发布首个原生全模态视频生成模型 HiDream-O1-Video-1.0(HD-V1),支持文本、图片、视频等多模态输入,可一键直出 5–20 秒 1080p 视频。
生数科技发布世界模型 Motus2,在同一模型中整合行动、预测与评估三种能力,形成生成动作、预测后果、评估结果、更新策略的闭环,探索递归自我改进(RSI)。真机测试中,手机放置与多指操作两项任务基础策略平均成功率 65%,加入规划为 67.5%,加入基于模型的强化学习为 72.5%,两者结合达 75%;加入触觉后抽取纸杯与撕纸任务平均成功率从 60% 提升至 72.5%。
推荐理由:生数科技 Motus2 把动作生成、后果预测与价值评估放进同一世界模型,读者可了解其闭环自进化机制与真机数据。
深度机智于 2026 年 9 月 9 日发布物理基座模型 PhysBrain 1.5,8B 版本在 28 项公开基准上取得 72.5 综合均分,位列参评开源模型首位,与 GPT-6 Astra(73.3)、Gemini 3.6 Flash(73.0)差距在 1 分以内。