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NVIDIA 与 Hugging Face 正通过 LeRobot 展开合作，共同推进开放协作的物理 AI 与具身机器人发展。

A walkthrough for building a continuous robotic data loop using Strands Robots, LeRobot, and Hugging Face Storage Buckets, enabling recording, training, and deployment from a single pipeline.

Alexander Koch发布了第一个与Hugging Face的LeRobot平台集成的开源机械臂，并宣布Tau在旧金山的人形清洁服务，价格为每小时30美元。

本文介绍了作者如何在 Daft 数据框架库中优化 LeRobot 视频读取器，通过按分片批量解码、分组行、排序目标以及每个聚类只进行一次寻址，最终将帧解码速度提升至原来的 15 倍。

NVIDIA和Hugging Face正在将NVIDIA的Isaac GR00T 1.7机器人基础模型、Isaac Teleop框架以及即将推出的Cosmos 3世界模型整合到开源LeRobot库中，以加速开源机器人开发。

Lerobot SO-101 是一个框架，它将机器人学习从混乱的实验室魔法转变为干净、可复现的软件流水线，实现了结构化的数据收集、策略训练和部署，类似于 PyTorch 对深度学习所做的那样。

LeRobot 发布了最大的开源人形遥操作数据集，并重新编码为 LeRobot 格式，以实现高效流传输并减少存储占用。

详细描述了构建一个低成本（<5000欧元）的机器人研究装置，包括工业级机械臂、摄像头和远程操作软件，设计为可放在书桌旁。作者认为，近期可负担的硬件和基础模型方面的进展使得个人现在可以独立进行有意义的机器人研究。

本篇博文介绍如何使用 Strands Robots SDK，通过 LeRobot 将 Hugging Face Hub 数据集与物理机器人硬件集成，实现从数据记录到在真实机器人上部署的单一智能体循环。

VLA-JEPA，一种集成了 JEPA 世界模型以学习动作相关动态的新模型，已在 LeRobot 中发布。它支持使用人类视频进行预训练，仅需少量微调即可获得强大性能，并在 NVIDIA DGX Spark 上实时运行。

Hugging Face 发布了 LeRobot Humanoid，这是一个开源的、低成本的（2500美元）3D打印仿人机器人，专为机器人学习而设计，包括硬件、软件、仿真和训练工具。

LeRobot v0.5.0 是一个重大版本，支持 Unitree G1 人形机器人、新的策略架构（Pi0-FAST VLAs、实时分块）、用于提升 3 倍训练速度的流式视频编码，以及用于从 Hugging Face Hub 加载仿真环境的 EnvHub。