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SimpleMemVLA · OpenBMB
Mémoire vidéo native pour les modèles vision-langage-action, utilisant un historique visuel horodaté et une inférence exacte en continu pour la manipulation de robots à long horizon.
Aperçu
Mémoire vidéo native pour les modèles vision-langage-action, utilisant un historique visuel horodaté et une inférence exacte en continu pour la manipulation de robots à long horizon.
Examiner les interfaces d'observation/action, les points de contrôle, les modes de réalisation des robots et les exigences d'adaptation. La licence du code de référentiel n'autorise pas automatiquement les pondérations ou les données de formation.
Informations sur le projet
- Mainteneur
- OpenBMB
- Langue principale
- Python
- Licence de code de référentiel
- MIT
- Licence de poids modèle
- Non enregistré
- Licence de jeu de données
- Non enregistré
- Licence de conception de matériel
- Non enregistré
- Entretien
- Non archivé dans les dernières métadonnées enregistrées
- Dernière poussée du référentiel observée
- 2026-09-24
Les licences de code ne couvrent pas automatiquement les poids des modèles, les ensembles de données ou les conceptions matérielles. Les détails de licence non enregistrés nécessitent une confirmation auprès de l'éditeur.
Rubriques documentaires
- 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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