# pi0fast-libero-v044

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/lerobot-pi0fast-libero-v044
> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-01-22 | 技术层级：L7, L8

## 核心摘要

lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 π0-FAST (PaliGemma VLM + FAST Autoregressive Action Tokenizer)，参数规模 2.9B，训练数据包含 HuggingFaceVLA/libero。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/lerobot/pi0fast-libero-v044"] |
| `layers` | ["L7", "L8"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/lerobot/pi0fast-libero-v044"}] |
| `updated` | 2026-01-22 |
| `vendor` | hugging-face |
| `family` | vla |
| `params` | 2.9B |
| `architecture` | π0 (PaliGemma VLM + Flow Matching Action Expert) |
| `action_representation` | 连续流匹配动作块 (Flow Matching Action Chunk) |
| `code_license` | gemma |
| `weights_license` | gemma |
| `data_formats` | ["LeRobot"] |
| `pretraining_data` | ["HuggingFaceVLA/libero"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | lerobot/pi0fast-libero-v044 |
| `hub_stats` | {"downloads": 126, "likes": 10, "as_of": "2026-10-21"} |

## 技术详解与生态说明

π0 fast（PI0Fast）是一个 Vision-Language-Action 策略，用于通过对 FAST action tokens 进行自回归 next-token prediction 来预测连续机器人动作。它的输入包括多视角图像、proprio/state，以及可选的语言指令；输出为从模型输出解码得到的连续动作，训练目标是 next-token cross-entropy。该 checkpoint 在 LIBERO tasks 上训练和评估，全任务成功率为 82.5%。

该 LeRobot 实现为兼容性而遵循原始参考代码，参考实现来自 Physical-Intelligence/openpi。预期用途是面向用户任务进行微调；推理时可加载模型与数据集并调用 select_action，训练或微调时通常调用 forward(...) 获得 loss 后反向传播，也可使用 lerobot-train 运行完整训练流程。可配置的策略相关参数包括 chunk_size、n_action_steps、max_action_tokens 和 gradient_checkpointing，并可在 LIBERO 环境中进行仿真评估。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face lerobot/pi0fast-libero-v044](https://huggingface.co/lerobot/pi0fast-libero-v044)