Дообученная SmolVLA управляет манипулятором SO-101, используя изображения камер и состояние робота для достижения случайных целей в симуляции.
9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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
SmolVLA — компактная модель управления роботом из семейства LeRobot, дообученная tc-huang на lerobot/smolvla_base с помощью LeRobot 0.6.1. Обучение выполнено на датасете mahjong_isaac/reach_random_1k: визуальная задача достижения случайной цели в симуляции Isaac Lab. При обучении использовались настройки SmolVLA по умолчанию: VLM-компонент оставался замороженным, а эксперт действий дообучался в течение 10 000 шагов.
Модель предназначена для преобразования изображений с камер и состояния робота в управляющие действия для манипулятора SO-101. В README указано переименование камер side_cam и gripper_cam в camera1 и camera2. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия самой модели в предоставленных данных не указана. В обучающих кадрах использованы изображения лиц костей маджонга, адаптированные из Mahjong_eg_TW.jpg по лицензии CC BY-SA 4.0; это не означает одобрения модели автором исходного изображения.
Сценарии применения
достижение случайных целей манипулятором SO-101
обучение и проверка визуального управления роботом в Isaac Lab
воспроизведение задачи reach_random_1k в LeRobot
эксперименты с дообучением VLA-моделей на данных симуляции
Ограничения
Модель обучена на конкретной задаче достижения случайных целей в симуляции, поэтому перенос на другие задачи, роботов или реальные условия не подтверждён. Лицензия самой модели и количественные оценки качества в предоставленных данных отсутствуют.
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
SmolVLA fine-tuned on mahjong_isaac/reach_random_1k
Fine-tuned from lerobot/smolvla_base
with LeRobot 0.6.1 on the LeRobot dataset mahjong_isaac/reach_random_1k
(run smolvla_20261005_053447), on a MacBook Pro (MPS): LeRobot's SmolVLA defaults, the VLM
frozen and the action expert trained, batch 64, 10,000 steps. side_cam is
renamed to camera1 and gripper_cam to camera2. main holds the last
checkpoint; the branches step-<step> hold each saved one.
The training frames show mahjong tile faces adapted from
Mahjong_eg_TW.jpg
by Cangjie6, licensed under
CC BY-SA 4.0.
No endorsement by the source author is implied.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
СпособСтатусЦена
GPU в ailist
Универсальный рантайм · lerobot
Нельзя запустить
Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.
