Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Библиотека: lerobot
Опубликована: 23 авг 2026

Ссылки

eqm-aloha_transfer_cube-seed3-half

Языковая модельИзображение, текст → action3 профессии

Робототехническая политика EQM для переноса кубика в симуляции ALOHA, обученная на демонстрациях и оценённая с успешностью 68,8%.

241скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены7 окт 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

EQM Policy eqmalohatransfercubeseed3 — робототехническая политика, обученная с помощью LeRobot на датасете lerobot/aloha_sim_transfer_cube_human. Она предназначена для управления симуляцией ALOHA при выполнении задачи переноса кубика (AlohaTransferCube-v0) методом имитационного обучения. Архитектура использует тип политики EQM и энергетическую модель k_wells с 8 потенциальными ямами; веса сохранены в формате safetensors.

В оценке на 16 эпизодах модель достигла успешности 68,8% и средней суммарной награды 206,25. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о размере модели и поддержке естественного языка в карточке нет.

Сценарии применения

управление роботом ALOHA в симуляции
перенос кубика между позициями в AlohaTransferCube-v0
исследование имитационного обучения манипуляторов
оценка политик робототехники на демонстрациях людей

Ограничения

Результат оценки получен на 16 эпизодах в симуляции и не устанавливает качество работы на реальном роботе. Указанная успешность составляет 68,8% для задачи переноса кубика.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели IV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

EQM Policy — eqm_aloha_transfer_cube_seed3

Trained with LeRobot.
Date: 2026-10-07 17:49
Policy type: eqm | Device: cuda

📦 Dataset

Parameter	Value
`dataset.repo_id`	`lerobot/aloha_sim_transfer_cube_human`

🏋️ Training Config

Parameter	Value
`steps`	`70000`
`batch_size`	`8`
`eval_freq`	`0`
`save_freq`	`30000`
`num_workers`	`4`
`seed`	`3`
`eval.n_episodes`	`1`
`eval.batch_size`	`1`
`eval.use_async_envs`	`True`

📐 Policy Architecture

Parameter	Value
`ebm`	`k_wells`
`k_wells_num`	`8`

🎯 Eval Config

Parameter	Value
`env.type`	`aloha`
`env.task`	`AlohaTransferCube-v0`
`eval.n_episodes`	`16`
`eval.batch_size`	`8`
`eval.use_async_envs`	`False`
`policy.path`	`/kaggle/working/outputs/train/aloha_transfer_cube_seed3/checkpoints/last/pretrained_model`
`policy.ood_logging_enabled`	`True`
`policy.ood_calibration_stats_path`	`/kaggle/working/eqm_calibration.json`
`policy.ood_log_path`	`/kaggle/working/outputs/eqm_ood_log.csv`
`policy.ood_z_threshold`	`3.0`

📊 Eval Results

Metric	Value
Episodes	`16`
Success rate	`68.8%`
Avg sum reward	`206.25`
Avg max reward	`3.12`
Eval time (s)	`1933.8`

Citation

@misc{cadene2024lerobot,
  author = {Cadene, Remi and Alibert, Simon and others},
  title  = {LeRobot},
  year   = {2024},
  url    = {https://github.com/huggingface/lerobot}
}

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: 4727559