/ Модель

Характеристики

Базовая модель
folding_final
Библиотека
lerobot
Опубликована
19 июл 2026

openarm2-shirt-fold-pi05-hf-phase-aligned-5k-v2

Языковая модельИзображение, текст → action

Дообученная политика Pi0.5 для управления двумя руками Anvil OpenArm 2 при складывании футболок.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 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 политика управления роботом Pi0.5, разработанная автором репозитория bohlt: модель дообучена от lerobot-data-collection/folding_final на 5 000 шагах на демонстрациях складывания футболок для Anvil OpenArm 2 с согласованием фаз. Она предназначена для управления двумя руками при складывании футболок. В репозитории опубликованы контрольные точки через каждые 500 шагов, последняя соответствует шагу 5 000; формат весов — safetensors, библиотека — LeRobot.

В карточке приведены значения обучающей и проверочной потерь, но они не подтверждают успешность физического складывания. Модель обозначена как кандидат для обучения, не прошла проверку на аппаратуре и не одобрена для развёртывания. Перед выполнением предсказаний на роботе необходимо проверить ограничения суставов по контракту воплощения OpenArm 2; у захватов отмечена повышенная ошибка. Сведения о лицензии в предоставленных материалах отсутствуют.

Сценарии применения

  • управление роботом OpenArm 2 при складывании футболки
  • воспроизведение демонстраций складывания футболок двумя руками
  • исследование политики flow matching для манипуляций

Ограничения

Модель не прошла аппаратную проверку и не одобрена для развёртывания; офлайн-потери не доказывают успешность складывания. У выходов суставов нужно проверять ограничения OpenArm 2, особенно внимательно — команды захватов, у которых выше ошибка.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Pi0.5 OpenArm2 T-shirt Folding — HF-Initialized 5K Fine-Tune

This is a training candidate, initialized from Hugging Face's final Pi0.5 folding policy and fine-tuned for 5,000 steps on phase-aligned Anvil OpenArm 2 T-shirt-folding demonstrations. It has not yet been performance-validated on hardware and is not deployment-approved.

Provenance

ItemValue
Base checkpointlerobot-data-collection/folding_final
Base revision695abe40dbf3aac04efda59c1501d748681fa0fb
Datasetbohlt/openarm2-shirt-fold-phase-aligned-v1
Dataset revision8411e3e85eaf3e482b4ccb1cac9d4fc02891305e
Training scopePi0.5 action expert only
Steps / batch size5,000 / 16
Seed1000
Action representationChunk-relative arm joints; grippers excluded from relative conversion
Checkpoint interval500 steps
Folding code revisiond7e2d09
Anvil training revision8cb3b44
W&B runv48pp7bv

Aggregate results

MetricValue
Final logged train loss0.087000
Final W&B train loss0.063375
Final validation loss0.105837
Final test loss0.084726
Actuator-audit validation aggregate0.107207
Actuator-audit test aggregate0.088134

Aggregate loss curves

Training diagnostics

Per-actuator held-out loss

The grippers are the dominant residual-error channels. Their mean loss is 0.1757 validation / 0.1594 test, compared with 0.0974 / 0.0779 across the 14 arm joints. The highest individual channel on both splits is right_gripper.pos. This is a normalized flow-matching loss, not an angle error or a measured joint-limit violation.

Per-actuator losses

ActuatorValidation lossTest loss
right_joint_1.pos0.1038240.065850
right_joint_2.pos0.1047560.091587
right_joint_3.pos0.0931350.063144
right_joint_4.pos0.0986400.084986
right_joint_5.pos0.0682960.069760
right_joint_6.pos0.0699950.056355
right_joint_7.pos0.1092970.094386
right_gripper.pos0.1936410.183934
left_joint_1.pos0.0929940.075194
left_joint_2.pos0.0899280.063051
left_joint_3.pos0.0967950.070497
left_joint_4.pos0.0997580.089794
left_joint_5.pos0.1130300.094465
left_joint_6.pos0.1296210.084174
left_joint_7.pos0.0939490.088008
left_gripper.pos0.1576610.134964

Raw values and provenance are in metrics.

Checkpoints

Numeric checkpoints are published every 500 steps from 000500 through 005000. The latest tag resolves to the complete step-5,000 checkpoint. Each checkpoint contains the policy, processors, embodiment contract, split information, and training state.

Limitations and required validation

  • Offline loss does not establish physical folding success.
  • Prediction joint-limit violations must be audited against the repaired Anvil OpenArm 2 embodiment contract before hardware execution.
  • Gripper channels have materially higher held-out loss and deserve focused rollout inspection.
  • Trainer and actuator-audit losses use stochastic flow-matching samples and are not expected to be bit-identical.
  • No hardware, deployment, or shadow-policy evaluation is claimed here.

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
ddbc8f4

0 моделей