/ Модель

Характеристики

Размер весов
7 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
Gr00tN1d7 · dense
Базовая модель
GR00T-N1.7-3B
Опубликована
21 авг 2026

intd-so101-bimanual

Языковая модельИзображение, текст → action

Дообученная на демонстрациях двуручная политика для SO-101, которая преобразует изображения камер в управляющие действия для манипуляционных задач.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 авг 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

IntD SO-101 Bimanual — политика управления двумя руками для робота SO-101, разработанная на основе NVIDIA GR00T-N1.7-3B в рамках работы «Act with Intent: Brain-to-Spine Intention Distillation». Модель дообучена с добавленным потоком намерений, дистиллированным из замороженной модели Cosmos-Reason2; обучение проведено на 400 демонстрациях телеуправления для четырёх задач: продевания, укладывания предметов в корзину, штабелирования между контейнерами и размещения в ящике. Архитектура — плотная Gr00tN1d7, веса представлены в safetensors.

Модель принимает визуальные наблюдения с головной и обеих запястных камер и предназначена для генерации действий суставов рук относительно текущего положения и абсолютных команд захватам. Она выдаёт последовательности действий длиной 32 шага с выполнением в режиме receding horizon по 8 шагов. В описанных испытаниях IntD улучшила результаты относительно базовой модели на чистых сценариях, с незнакомыми объектами и отвлекающими предметами; особенно заметен прирост в точных задачах с длинным горизонтом.

Лицензия указана как other. Применение описано для конкретной конфигурации SO-101 bimanual и перечисленных манипуляционных задач; результаты приведены для реальных испытаний с 25 запусками на условие. Для обслуживания авторы указывают форк intd-vla.

Сценарии применения

  • продевание предмета двумя руками
  • укладывание предметов в корзину
  • штабелирование предметов между контейнерами
  • размещение предметов в выдвижном ящике
  • управление захватами и суставами SO-101 по изображениям камер

Ограничения

Модель предназначена для конфигурации SO-101 bimanual и описанных манипуляционных сценариев; перенос на другие роботы и задачи не подтверждён. Лицензия обозначена как other.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

IntD SO-101 Bimanual (GR00T-N1.7-3B + Intent Distillation)

Real-world bimanual SO-101 policy from "Act with Intent: Brain-to-Spine Intention Distillation" (INDI). GR00T-N1.7-3B fine-tuned with the IntD grafted intent stream ([V*;R*] distilled from a frozen Cosmos-Reason2 teacher), 60k steps (GBS 129) on 400 teleop demos (4 tasks × 100: threading, basket nesting, cross-bin stacking, drawer storage; head + left/right wrist cameras).

  • Action space: relative arm / absolute gripper joint actions (official GR00T SO-100 convention), chunk 32, executed with receding horizon 8.
  • Serve with the intd-vla fork (gr00t/eval/run_gr00t_server.py --embodiment-tag SO101_BIMANUAL, α=1).

Real-world results (n=25 per cell, 600 paired rollouts)

ConditionBaseline+IntD
In-distribution clean7176
Held-out objects6267
Distractors5360

Largest gains on precision/long-horizon tasks (drawer storage grasp +24pp). Baseline pair: leesangoh/intd-so101-bimanual-baseline.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.

Класс архитектуры
Gr00tN1d7
Ревизия весов
ba7fb72

0 моделей