# NoveltyAdapt-policies

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/helenlu94-noveltyadapt-policies
> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-09-23 | 技术层级：L7

## 核心摘要

helenlu94 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 MLP Actor-Critic Policy (RL Locomotion)。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L7"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/helenlu94/NoveltyAdapt-policies"}] |
| `updated` | 2026-09-23 |
| `family` | other |
| `params` | 80M |
| `architecture` | MLP Actor-Critic Policy (RL Locomotion) |
| `action_representation` | 连续关节目标位置 (Joint Position Targets) |
| `code_license` | Apache-2.0 |
| `weights_license` | Apache-2.0 |
| `data_formats` | ["SafeTensors"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | helenlu94/NoveltyAdapt-policies |
| `hub_stats` | {"downloads": 8520, "likes": 0, "as_of": "2026-10-26"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/helenlu94/NoveltyAdapt-policies"] |

## 技术详解与生态说明

NoveltyAdapt-policies 提供 NoveltyAdapt 的公开策略检查点，对应代码仓库的 iros2026 分支。该模型仓库中的路径与代码仓库 learning/policies/ 下的相对路径保持一致，顶层域包括 coffee_box、coffee_drawer、kitchen 和 nut_assembly，并保留了原始任务、算法、训练配置和随机种子对应的子目录结构。

仓库只包含模型检查点 ZIP 文件，包括 final_model.zip、best_model.zip 和 recent_model.zip；训练或评估日志、replay buffers 以及 executor 文件不包含在内。环境依赖和策略可视化说明需要配合代码仓库使用。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face helenlu94/NoveltyAdapt-policies](https://huggingface.co/helenlu94/NoveltyAdapt-policies)