This is the model of the paper UniVLA: Learning to Act Anywhere with Task-centric Latent Actions.
For details on how to use it, please refer to https://github.com/OpenDriveLab/UniVLA.
Модель UniVLA для робототехнических задач обучения действиям с использованием латентных представлений, ориентированных на задачу.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
qwbu/univla-latent-action-model — модель, связанная с исследовательской работой UniVLA: Learning to Act Anywhere with Task-centric Latent Actions. Репозиторий содержит модель для робототехники; в метаданных указаны библиотека Transformers, формат PyTorch и лицензия Apache-2.0.
Модель предназначена для задач, связанных с обучением роботов действиям с использованием латентных представлений, ориентированных на задачу. README отсылает к дополнительным инструкциям, но не раскрывает конкретные сценарии применения, архитектуру, размер, поддерживаемые языки или модальности. Поэтому эти характеристики нельзя уточнить по доступной карточке.
Доступная карточка не описывает интерфейс модели, входные и выходные данные, поддерживаемые сценарии или количественные характеристики.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is the model of the paper UniVLA: Learning to Act Anywhere with Task-centric Latent Actions.
For details on how to use it, please refer to https://github.com/OpenDriveLab/UniVLA.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.