Modellen / Onderzoek

SimpleMemVLA · OpenBMB

Native videogeheugen voor vision-taal-actiemodellen, met behulp van visuele geschiedenis met tijdstempel en exacte streaming-inferentie voor robotmanipulatie over lange horizonten.

vla
Uitgeversrepository ↗
SimpleMemVLA · OpenBMB screenshot van de bronpagina
Schermafbeelding van bron · vastgelegd 2026-10-10 · visueel beoordeeld

Overzicht

Native videogeheugen voor vision-taal-actiemodellen, met behulp van visuele geschiedenis met tijdstempel en exacte streaming-inferentie voor robotmanipulatie over lange horizonten.

Bekijk observatie-/actie-interfaces, controlepunten, robotuitvoeringen en aanpassingsvereisten. Licenties voor repositorycodes verlenen niet automatisch een licentie voor gewichten of trainingsgegevens.

Projectinformatie

Onderhouder
OpenBMB
Primaire taal
Python
Licentie voor repositorycode
MIT
Modelgewicht licentie
Niet opgenomen
Dataset-licentie
Niet opgenomen
Hardware-ontwerplicentie
Niet opgenomen
Onderhoud
Niet gearchiveerd in de laatst opgenomen metadata
Laatst waargenomen opslagplaatspush
2026-09-24

Codelicenties hebben niet automatisch betrekking op modelgewichten, datasets of hardwareontwerpen. Voor niet-opgenomen licentiegegevens is bevestiging door de uitgever vereist.

Documentatie secties

  • 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:

Blader door de categorieën van deze bron

Ontdek gerelateerde collecties

Visie-taal-actiemodellen ↗