/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Библиотека
pytorch
Опубликована
2 июн 2026

lawam_libero_sft_release

Языковая модельИзображение, текст → action3 профессии

Контрольная точка LAWAM, предназначенная для экспериментов с динамически учитывающими политику робота в бенчмарке LIBERO.

144скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 июн 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 контрольная точка LAWAM SFT для экспериментов с робототехникой LIBERO. Модель представлена в статье «LaWAM: Latent World Action Models for Efficient Dynamics-Aware Robot Policies»; авторы позиционируют её как политику робота, учитывающую динамику среды. Чекпойнт опубликован в формате PyTorch и предназначен для работы с экспериментами LIBERO.

Обучающие данные получены из IPEC-COMMUNITY/libero-benchmark-dataset: четыре поднабора LIBERO объединены, а данные преобразованы в формат LeRobot 3.0. Репозиторий включает контрольную точку, конфигурацию обучения и статистику обработанного набора данных. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • эксперименты с роботизированными политиками в LIBERO
  • оценка политик робота на объединённой смеси задач LIBERO
  • воспроизведение экспериментов LaWAM
  • дообучение или анализ чекпойнта в среде LeRobot 3.0

Ограничения

Чекпойнт заявлен для экспериментов LIBERO; README не описывает поддержку иных сред или сценариев. Для интерпретации статистики и конфигурации учитывайте, что они относятся к обработанному набору LeRobot 3.0, а не к исходной публикации LIBERO.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LAWAM LIBERO SFT Release

This repository contains the LAWAM SFT checkpoint for LIBERO experiments, presented in the paper LaWAM: Latent World Action Models for Efficient Dynamics-Aware Robot Policies.

Dataset Notes

The LIBERO training data used for this checkpoint is derived from IPEC-COMMUNITY/libero-benchmark-dataset.

Compared with the public LIBERO benchmark datasets, our processed version has the following differences:

  • We merge the four LIBERO subsets into a unified training mixture.
  • We convert the merged data into LeRobot 3.0 format.
  • The accompanying dataset_statistics.json and config.yaml correspond to this processed LeRobot 3.0 version, not the raw public release.

Files

  • final_model/pytorch_model.pt: released LAWAM checkpoint.
  • config.yaml: training/configuration metadata for this release.
  • dataset_statistics.json: dataset statistics for the processed training data.

Citation

@misc{chen2026lawam,
  title = {LaWAM: Latent World Action Models for Efficient Dynamics-Aware Robot Policies},
  author = {Chen, Jialei and Wang, Kai and Chen, Kang and Chen, Shuaihang and Gao, Feng and Tang, Wenhao and Li, Zhiyuan Ext, Weilin and Yao, Zhuyu and Li, Boxun and Yuanbo, Xu and Yu, Chao},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2606.15768},
  year = {2026},
  archiveprefix = {arXiv},
  primaryclass = {cs.RO},
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch

Нельзя запустить

Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов
b09a207

0 моделей