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SimpleMemVLA · OpenBMB
Memoria de video nativa para modelos de visión, lenguaje y acción, que utiliza un historial visual con marca de tiempo e inferencia de transmisión exacta para la manipulación de robots a largo plazo.
Descripción general
Memoria de video nativa para modelos de visión, lenguaje y acción, que utiliza un historial visual con marca de tiempo e inferencia de transmisión exacta para la manipulación de robots a largo plazo.
Revisar las interfaces de observación/acción, los puntos de control, las realizaciones de robots y los requisitos de adaptación. La licencia del código del repositorio no otorga automáticamente licencias sobre pesos o datos de entrenamiento.
Información del proyecto
- mantenedor
- OpenBMB
- idioma principal
- Python
- Licencia de código de repositorio
- MIT
- Licencia de peso modelo
- No registrado
- Licencia de conjunto de datos
- No registrado
- Licencia de diseño de hardware
- No registrado
- Mantenimiento
- No archivado en los últimos metadatos registrados
- Último envío de repositorio observado
- 2026-09-24
Las licencias de código no cubren automáticamente los pesos de los modelos, los conjuntos de datos o los diseños de hardware. Los detalles de la licencia no registrada requieren confirmación con el editor.
Secciones de documentación
- 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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