# gr00t17-lerobot-libero_goal-640

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/nvidia-gr00t17-lerobot-libero-goal-640
> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-07-06 | 技术层级：L7, L8

## 核心摘要

nvidia 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 NVIDIA Isaac GR00T (VLM + Diffusion Action Transformer)，参数规模 3.1B，训练数据包含 IPEC-COMMUNITY/libero_goal_no_noops_1.0.0_lerobot。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/nvidia/gr00t17-lerobot-libero_goal-640"] |
| `layers` | ["L7", "L8"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/nvidia/gr00t17-lerobot-libero_goal-640"}] |
| `updated` | 2026-07-06 |
| `vendor` | nvidia |
| `family` | vla |
| `params` | 3.1B |
| `architecture` | NVIDIA Isaac GR00T (VLM + Diffusion Action Transformer) |
| `action_representation` | 连续扩散去噪轨迹 (Diffusion Action Trajectory) |
| `code_license` | apache-2.0 |
| `weights_license` | apache-2.0 |
| `data_formats` | ["LeRobot"] |
| `pretraining_data` | ["IPEC-COMMUNITY/libero_goal_no_noops_1.0.0_lerobot"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | nvidia/gr00t17-lerobot-libero_goal-640 |
| `hub_stats` | {"downloads": 424, "likes": 4, "as_of": "2026-10-21"} |

## 技术详解与生态说明

GR00T N1.7 是 NVIDIA 发布的开放跨本体基础模型，面向通用类人机器人推理与技能。该策略使用 Cosmos-Reason2/Qwen3-VL 作为骨干，并结合 flow-matching action transformer，在视觉、语言和本体感知条件下预测动作；此版本通过 LeRobot 训练并推送到 Hub。

该策略的输入包括两路 256×256×3 图像观测 `observation.images.wrist_image`、`observation.images.image`，以及 8 维 `observation.state`，输出为 7 维 `action`。训练配置写明为 20000 steps、batch size 320、adamw、学习率 0.0001、seed 42、LeRobot 0.6.1。运行和再训练需参考 LeRobot groot guide，并按本机机器人端口与相机名称替换占位；许可证为 apache-2.0，当前未提供评估结果。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face nvidia/gr00t17-lerobot-libero_goal-640](https://huggingface.co/nvidia/gr00t17-lerobot-libero_goal-640)