@robbyant_brain: LingBot-VLA 2.0 现已开源——我们新一代的具身基础模型。6万小时高质量预训练数据…
摘要
LingBot-VLA 2.0,一个开源的具身基础模型,已发布,拥有6万小时预训练数据,支持17个品牌的20种机器人配置,在RTX 4090上推理时间低于130毫秒。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/07/07 23:38
LingBot-VLA 2.0 现已开源 —— 我们的下一代具身基础模型。
6 万小时高质量预训练数据 —— 结合精选机器人演示与第一人称人类操作视频
20 种机器人配置,覆盖 17 个品牌 —— Astribot、乐聚、宇树、Franka、傅利叶、睿尔曼等
全身自由度:头部、腰部、灵巧手、移动底盘 —— 实现远超以往的复杂任务场景
RTX 4090 上推理速度低于 130 毫秒 —— 开发者活动即将启动
#EmbodiedAI #Robotics #OpenSource #VLA
相似文章
从基础到应用:在实践中改进VLA模型
本文介绍了LingBot-VLA 2.0,它通过改进跨任务和具身形态的泛化能力、将动作空间扩展至全身自由度,并引入预测动力学建模以提升时间推理能力,从而增强了用于机器人技术的VLA基础模型。
@AdinaYakup: 由新的LingBot Vision驱动 https://huggingface.co/collections/robbyant/lingbot-vision… - Apache 2.0 - 4个版本…
LingBot Vision是一个新的视觉基础模型,在Apache 2.0许可下发布,提供四种尺寸(small, base, large, giant),并使用掩码边界建模进行预训练。它驱动了一个在多个基准测试中名列前茅的深度估计系统。
@rohanpaul_ai: 机器人的“眼睛”刚刚迎来了一次重大升级。LingBot-Depth 2.0,一个深度补全模型,误差减半…
LingBot-Depth 2.0 是一个深度补全模型,将深度误差减半,在玻璃、镜子等透明物体上表现出色,并在16个基准测试中取得了12项第一,其背后是开源的LingBot-Vision骨干网络。
robbyant/lingbot-map
LingBot-Map 是一个前馈式 3D 基础模型,用于流式 3D 重建,采用几何上下文转换器架构,在超过 10,000 帧的长序列上实现最先进的性能,并具有高效的 ~20 FPS 推理速度。
@heyshrutimishra: 新视频模型刚刚发布。但这款并非为电影级视频打造。LingBot-Video专为具身智能设计…
LingBot-Video是一个30B参数的视频模型,采用稀疏MoE架构,专为具身智能设计,现已开源。它在RBench上优于现有模型,训练数据来自7万+小时的具身数据。