# xvla-libero

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/lerobot-xvla-libero
> 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 X-VLA (Florence-2 + Action Transformer)，参数规模 880M，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/xvla-libero"] |
| `layers` | ["L7", "L8"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/lerobot/xvla-libero"}] |
| `updated` | 2026-01-22 |
| `vendor` | hugging-face |
| `family` | vla |
| `params` | 880M |
| `architecture` | X-VLA (Florence-2 + Action Transformer) |
| `action_representation` | 连续关节位置/末端位姿动作空间 |
| `code_license` | apache-2.0 |
| `weights_license` | apache-2.0 |
| `data_formats` | ["LeRobot"] |
| `pretraining_data` | ["HuggingFaceVLA/libero"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | lerobot/xvla-libero |
| `hub_stats` | {"downloads": 4212, "likes": 8, "as_of": "2026-10-21"} |

## 技术详解与生态说明

X-VLA 是一个 Vision-Language-Action 基础模型，用软提示在统一的 Transformer 架构中处理跨具身、跨领域的机器人控制。该 LeRobot 版本为兼容性而遵循原始参考实现，检查点已在 LIBERO tasks 上训练和评估。

模型输入包括多视角图像、本体/状态信息，以及可选的语言指令；输出为连续动作，动作表示也是连续形式，训练目标为 flow matching。其定位是作为基础模型，用于在具体使用场景上继续微调。

使用上可按 LeRobot 安装文档配置环境，加载模型和数据集后调用 `select_action` 做推理；训练或微调时通常调用 `forward(...)` 得到 loss 并反传，也可使用 `lerobot-train` 运行完整训练流程。模型可在 LIBERO 仿真环境中评估。

## 原始核验来源 (Sources)

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