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具身智能

MiniCPM-RobotManip

OpenBMB
魔搭来源
常规版

MiniCPM-RobotManip MiniCPM-RobotManip是一个15亿参数的视觉-语言-动作模型,用于具身操作任务。 通用操作能力:一个统一的15亿参数通用策略,使用同一套权重处理所有下游任务,在代表性评估中优于更大的模型如π₀.₅和Qwen-VLA。

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具身智能

flux-3-action-base

black-forest-labs
国内镜像可用
常规版

FLUX 3 Action Base FLUX 3 Action 是一个开源权重的7B世界动作模型。该模型用于机器人控制,属于适配组件而非完整的机器人策略。 模型接收摄像头画面、机器人状态和文本指令,输出下一段动作以及与动作同步的去噪视频帧。基础模型包含457个张量,分为视频流、文本流、共享动作主干和ee50/gaming动作头。新肢体形态需要配备专用的动作头。

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具身智能

flux-3-action-so101

black-forest-labs
国内镜像可用
社区衍生版

FLUX 3 Action 是一个开源权重的 7B 世界动作模型。该模型接收摄像头画面、机器人状态和文本指令,返回下一段动作预测,同时生成去噪后的下一帧视频。 根据视觉观察、机器人状态和文本指令预测动作序列 采用 SO-101 策略,包含检查点自带的观察历史、摄像头布局和归一化参数

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具身智能

flux-3-action-droid

black-forest-labs
国内镜像可用
社区衍生版

FLUX 3 Action DROID FLUX 3 Action 是一个开源的 7B 参数世界动作模型。该模型接收摄像头画面、机器人状态和文本指令,输出下一段动作,并与下一帧视频画面一起去噪。该模型基于 DROID 数据集微调,在 RoboLab-120 基准测试中以 42.92% 的任务成功率排名第一。 该模型为世界动作模型(WAM),能够同时预测未来画面和动作。与传统的视觉语言动作模型(VLA)不同,WAM 将动作预测与视频生成结合在一起。

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具身智能

MuseVLA

microsoft
国内镜像可用
常规版

MuseVLA:用于机器人操作的自适应多模态传感视觉-语言-动作模型 MuseVLA是一种用于机器人操作的自适应多模态传感视觉-语言-动作模型。基于VITRA构建,MuseVLA将新型传感器视为按需工具,首先选择任务所需的模态,将选定的传感器观测结果与RGB图像对齐,然后生成机器人动作。 支持RGB、热传感、声学传感和mmWave雷达传感等多种传感器模态。在热传感、声学传感和雷达传感引导的机器人操作任务中,平均成功率达到80.6%。在未见过的传感器引导任务中,平均成功率为66

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