Repozytorium
Badania
LIFT3D · PKU-HMI-Lab
Polityka podstawowa Lift3D: Podnoszenie wstępnie wyszkolonych modeli 2D na dużą skalę w celu niezawodnej manipulacji robotycznej 3D
Zasady robotów
Modele / Badania
MoLe-VLA-Pytorch · RoyZry98
Oficjalny kod MoLe-VLA: dynamiczny model działania języka wizyjnego z pomijaniem warstw poprzez mieszankę warstw w celu wydajnej manipulacji robotem
Przegląd
Oficjalny kod MoLe-VLA: dynamiczny model działania języka wizyjnego z pomijaniem warstw poprzez mieszankę warstw w celu wydajnej manipulacji robotem
Cel wydawcy: [AAAI 2026] Oficjalny kod MoLe-VLA: Dynamiczny model działania języka wizyjnego z pomijaniem warstw poprzez mieszankę warstw w celu wydajnej manipulacji robotem
Przejrzyj interfejsy obserwacji/akcji, punkty kontrolne, przykłady wykonania robotów i wymagania adaptacyjne. Licencjonowanie kodu repozytorium nie powoduje automatycznego licencjonowania ciężarów ani danych treningowych.
Informacje o projekcie
- Konserwator
- RoyZry98
- Język podstawowy
- Python
- Licencja na kod repozytorium
- MIT
- 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
- 2025-07-31
Licencje na kod nie obejmują automatycznie wag modeli, zbiorów danych ani projektów sprzętu. Niezarejestrowane szczegóły licencji wymagają potwierdzenia u wydawcy.
Sekcje dokumentacji
- MoLe-VLA: Dynamic Layer-skipping Vision Language Action Model via Mixture-of-Layers for Efficient Robot Manipulation
- Installation
- Pierwsze kroki
- Quickly train model:
- Citation
Przeglądaj kategorie tego zasobu
Przeglądaj powiązane kolekcje
Modele wizja-język-działanie ↗Więcej w Modele
Repozytorium
Badania