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。
#Hugging Face
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今日 7 条HF blogAI 评分2222 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 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。
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1818 Sterzhang/video2skill-bench：Hugging Face 数据集
Hugging Face 上线数据集 Sterzhang/video2skill-bench，页面仅保留“以开源和开放科学推进 AI 民主化”的使命说明，未披露数据规模、任务类型或评测指标等细节。
HF blogAI 评分1616 Hugging Face 上发布 arrg-unam/molmoact2_omx_hidroferol 模型
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。
HF blogAI 评分2020 Mulligan 发布 sim-square-narrow-r03-mining-no-cf-divl 检查点与评估结果
Hugging Face 上的 Mulligan 项目发布 sim-square-narrow-r03-mining-no-cf-divl，这是一个基于父代冻结扩散 actor 与分布式 DIVL critic 的状态型智能体，训练步数 150001，含 5 个随机种子检查点。
HF blogAI 评分2222 Hugging Face 发布 Mulligan 项目 sim-square-narrow-r03 IDQL 智能体检查点
Hugging Face 在 Mulligan 项目下发布基于状态的 IDQL 智能体检查点 sim-square-narrow-r03，采用扩散 actor 加标量 IQL critic，训练步数 150001，覆盖 5 个随机种子。
HF blogAI 评分2222 Mulligan 发布 sim-square-narrow-r03-mulligan-divl 检查点与评估结果
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。
HF blogAI 评分1818 Mulligan 发布 sim-square-narrow-r03-mining-no-cf-idql 基于状态的 IDQL 智能体检查点
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。
HF blogAI 评分2222 Mulligan 发布 sim-square-narrow-r03 基线修复 IDQL 策略检查点
Hugging Face 上的 Mulligan 项目发布 sim-square-narrow-r03-baseline-repair-r3roll-idql，是基于状态的 IDQL 智能体，含扩散 actor 与标量 IQL critic，提供 policy.pt 和 stats.json。
HF blogAI 评分2222 Mulligan 发布 sim-square-narrow-r03-baseline-repair-r3roll-divl 基线修复检查点
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。
HF blogAI 评分2222 Mulligan 发布 sim-square-narrow-r03-auto-plain-il-n1-idql 基于状态的 IDQL 智能体
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。
HF blogAI 评分2222 Mulligan 发布 sim-square-narrow-r03-auto-iql-success-bc-n32-idql 模型
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。
HF blogAI 评分2222 Mulligan 发布 sim-square-narrow-r03-auto-iql-success-bc-n32-divl 机器人策略检查点
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。
HF blogAI 评分2222 Mulligan 发布 sim-square-narrow-r03-auto-iql-n32-idql 基于状态的 IDQL 智能体
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。
HF blogAI 评分1010 Hugging Face 发布 mulligan/sim-square-narrow-r03-auto-iql-n32-divl 模型
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。
HF blogAI 评分88 Hugging Face 发布 mulligan/sim-square-narrow-r03-auto-filtered-bc-n1-idql 模型
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。
HF blogAI 评分2222 Mulligan 发布 sim-square-narrow-r02-mining-no-cf-idql 基于状态的 IDQL 智能体检查点
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。
HF blogAI 评分2222 Mulligan 发布 sim-square-narrow-r02-mining-no-cf-divl 检查点与评估结果
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。
HF blogAI 评分2222 Mulligan 发布 sim-square-narrow-r02 IDQL 检查点与评估结果
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。