/ Модель

Характеристики

Лицензия
Gemma
Базовая модель
pi05_base
Библиотека
lerobot
Опубликована
27 июл 2026

pi05-mem-lerobot-config-c-mem-k2-v3

Языковая модельИзображение, текст → action

Промежуточный чекпойнт π₀.₅ с рекуррентной памятью для управления SO-101 при подборе кубика, опубликованный до завершения обучения.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это промежуточный чекпойнт модели π₀.₅ с рекуррентной памятью, дообученной автором avanturist на наборе данных tttonyalpha/so101_pick_cube_300_task3. Чекпойнт соответствует шагу 7 500 из 30 000, содержит 64 токена памяти и обучался с TBPTT K=2; веса опубликованы в формате safetensors для библиотеки LeRobot.

Модель предназначена для управления роботом SO-101 при выполнении задачи pick-and-place кубика, обученной на указанном наборе данных. Карточка помечает этот чекпойнт как устаревший промежуточный и прямо предупреждает, что его не следует использовать для оценки: обучение на момент сохранения ещё не завершило запланированный график. Для применения автор рекомендует финальный чекпойнт этого запуска. Лицензия — Gemma.

Сценарии применения

  • Эксперименты с управлением SO-101 при подборе кубика
  • Изучение влияния рекуррентной памяти на выполнение роботизированной задачи
  • Проверка загрузки чекпойнтов π₀.₅ в LeRobot

Ограничения

Это незавершённый промежуточный чекпойнт на шаге 7 500 из 30 000; автор не рекомендует оценивать его и советует использовать финальные веса. Статистика нормализации хранится в наборе данных, а не в весах.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Superseded — intermediate checkpoint (step 7 500 of 30 000)

This repository holds an in-progress checkpoint that was uploaded while training was still running: step 7 500 of a 30 000-micro-step run of π₀.₅ with recurrent memory (64 memory tokens, TBPTT K=2) on tttonyalpha/so101_pick_cube_300_task3.

The run has since finished. Use the final weights instead:

CheckpointTBPTT K
avanturist/pi05-mem-so101-pick-cube-color-m64-k2-tbptt2 — the finished version of this run
avanturist/pi05-mem-so101-pick-cube-color-m64-k8-tbptt8

Those repositories carry full model cards: task, training configuration, file inventory, and the caveat that normalization statistics live in the dataset rather than in the weights.

The files here are kept so that existing links do not break. step-007500/ is a quarter of the way into the schedule, at a point where the cosine learning rate had not yet decayed; it is not a checkpoint anyone should be evaluating.

Code: avanturist322/muVLA-pi0.5.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · lerobot

Нельзя запустить

Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов
8e05300

0 моделей