Многовидовая модель мира для робототехники, предсказывающая будущие наблюдения камер по начальному изображению и последовательности действий.

Подходит для: прогнозирование видео с нескольких камер по действиям робота · открытые роллауты будущих наблюдений робота · пошаговое авторегрессионное моделирование действий и наблюдений

Дообученная 7,5-миллиардная модель Llama для генерации текста на английском языке.

Подходит для: генерация продолжений текста · составление черновиков и ответов на английском языке · диалоговые ответы на текстовые запросы

Специализированная модель Qwen2.5 для выбора действий языкового агента в текстовой среде ALFWorld.

Подходит для: выбор допустимого действия в текстовых задачах ALFWorld · воспроизведение экспериментов Agent-G2 в ALFWorld · исследование долгосрочных языковых агентов

ABot-World-0-5B-LF генерирует непрерывные интерактивные видеосцены, реагирующие на действия пользователя.

Подходит для: создание интерактивных видеомиров для исследования сцен · генерация продолжения видео по исходному изображению и действиям пользователя · разработка прототипов игровых миров с управляемой видеогенерацией

Дообученная на базе Qwen2.5-3B-Instruct языковая модель для целенаправленного принятия решений и выполнения заданий в ALFWorld.

Подходит для: выбор последовательности действий для достижения цели в ALFWorld · планирование поведения агента в текстовой среде · проверка применения знаний о мире при решении задач

Дообученная модель Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров предсказывает следующие текстовые наблюдения в TextWorld для симуляции взаимодействий агентов.

Подходит для: симуляция следующих наблюдений в TextWorld · генерация развёртываний агента в текстовой среде · оценка поведения агента в TextWorld

Ctrl-World — дообученная модель мира, генерирующая видео роботизированных манипуляций с учётом действий для оценки и улучшения VLA-политик.

Подходит для: симуляция роботизированных манипуляций в воображаемой среде · оценка следования инструкциям VLA-политиками · тестирование роботизированных политик без физических запусков

Дообученная Qwen2.5-7B предсказывает следующие текстовые наблюдения в TextWorld для симуляции прогонов агентов.

Подходит для: предсказание следующего наблюдения TextWorld по истории и действию агента · симуляция текстовой среды для прогонов агента · исследование согласованности поведения мировых моделей

Модель PyTorch, обученная с нуля для перевода английского текста на эве, включая вопросы и ответы для сельскохозяйственных сценариев в Гане.

Подходит для: перевод вопросов о выращивании кукурузы с английского на эве · перевод фермерских вопросов и ответов для пользователей в Гане · перевод коротких инструкций по уходу за посевами

WorldDiT — диффузионная модель Bagel Labs, которая использует изображения, состояние робота и языковую инструкцию для генерации действий манипулятора в симуляции LIBERO.

Подходит для: управление манипулятором по языковой инструкции в симуляции LIBERO · генерация коротких последовательностей действий робота по изображениям с камер · исследование диффузионных моделей для робототехники

Модель мира на PyTorch с динамической когнитивной архитектурой для экспериментов и задач обучения с подкреплением.

Подходит для: моделирование среды для обучения с подкреплением · эксперименты с динамической архитектурой мира · исследование постоянных состояний памяти в RL

Экспериментальный чекпойнт Qwen2.5-1.5B-Instruct, дообученный PPO для выбора действий в задачах ALFWorld.

Подходит для: выбор действий в текстовых задачах ALFWorld · эксперименты с PPO для языковых агентных моделей · возобновление PPO-обучения с шага оптимизатора 20