Repozytorium
Otwarte źródło
LeRobot · huggingface
Narzędzia LeRobot do sterowania robotami, zbiorów danych i kompleksowego uczenia się.
Frameworki uczenia się robotów
Modele / Badania
FOCA · cair-vinuni
FOCA bada warunkowanie zorientowane na przyszłość w celu wydajnej adaptacji VLA do danych.
Przegląd
FOCA bada warunkowanie zorientowane na przyszłość w celu wydajnej adaptacji VLA do danych.
Podsumowanie wydawcy: „Repozytorium powiązane z artykułem zatytułowanym „FOCA: Future-Oriented Conditioning for Data-Efficient Vision-Language-Action Adaptation”, zaprezentowanym na ICML 2026.”
Skorzystaj z jego repozytorium, aby sprawdzić wdrożenie, dokumentację i obsługiwane przepływy pracy. Ten zapis katalogu identyfikuje opiekuna, licencję na kod i powiązane zasoby; nie twierdzi, że projekt został zainstalowany lub przetestowany na Twoim robocie.
Informacje o projekcie
- Konserwator
- cair-vinuni
- Język podstawowy
- Python
- Licencja na kod repozytorium
- Apache-2.0
- Licencja na wagę modelu
- Nie nagrano
- Licencja na zbiór danych
- Nie nagrano
- Licencja na projektowanie sprzętu
- Nie nagrano
- Konserwacja
- Nie zarchiwizowane w ostatnio zarejestrowanych metadanych
- Ostatnio zaobserwowane wypchnięcie repozytorium
- 2026-07-01
Licencje na kod nie obejmują automatycznie wag modeli, zbiorów danych ani projektów sprzętu. Niezarejestrowane szczegóły licencji wymagają potwierdzenia u wydawcy.
Sekcje dokumentacji
- FOCA: Future-Oriented Conditioning for Data-Efficient Vision-Language-Action Adaptation — [ICML 2026](https://icml.cc/)
- Przegląd
- Table of Contents
- Installation
- 1. Clone the repository
- 2. Install core dependencies
Przeglądaj kategorie tego zasobu
Przeglądaj powiązane kolekcje
Modele wizja-język-działanie ↗Więcej w Modele
Repozytorium
Otwarte źródło
Repozytorium
Badania
robosuite
Środowiska manipulacyjne oparte na MuJoCo do eksperymentów uczenia się robotów.
Symulacja i fizyka
Repozytorium
Badania
LIBERO
Zestaw wzorcowy do transferu wiedzy w procesie uczenia się robotów przez całe życie.
Manipulacja