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Modelle / Forschung

SimpleMemVLA · OpenBMB

Nativer Videospeicher für Vision-Sprach-Aktionsmodelle, der einen zeitgestempelten visuellen Verlauf und exakte Streaming-Inferenz für die Manipulation von Robotern mit langem Horizont nutzt.

vla
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SimpleMemVLA · OpenBMB Screenshot der Ressourcenseite
Ressourcen-Screenshot · aufgenommen 2026-10-10 · visuell überprüft

Übersicht

Nativer Videospeicher für Vision-Sprach-Aktionsmodelle, der einen zeitgestempelten visuellen Verlauf und exakte Streaming-Inferenz für die Manipulation von Robotern mit langem Horizont nutzt.

Überprüfen Sie Beobachtungs-/Aktionsschnittstellen, Kontrollpunkte, Roboterausführungen und Anpassungsanforderungen. Durch die Repository-Codelizenzierung werden Gewichtungen oder Trainingsdaten nicht automatisch lizenziert.

Projektinformationen

Betreuer
OpenBMB
Primärsprache
Python
Repository-Code-Lizenz
MIT
Modellgewichtslizenz
Nicht aufgezeichnet
Datensatzlizenz
Nicht aufgezeichnet
Hardware-Design-Lizenz
Nicht aufgezeichnet
Wartung
Nicht in den zuletzt erfassten Metadaten archiviert
Letzter beobachteter Repository-Push
2026-09-24

Codelizenzen decken nicht automatisch Modellgewichte, Datensätze oder Hardwaredesigns ab. Nicht erfasste Lizenzdetails bedürfen der Bestätigung durch den Herausgeber.

Dokumentationsabschnitte

  • 1) core env (repeat per benchmark, e.g. simplememvla-rmbench, simplememvla-libero, ...)
  • 2) fast-path kernels: flash-attn (required — the default attention backend for
  • train AND eval) + flash-linear-attention + causal-conv1d (required for training,
  • optional for eval). Needs nvcc for causal-conv1d.
  • 3) the benchmark's simulator stack
  • SAPIEN headless rendering additionally needs the Vulkan loader:

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