外观
JiRackPrecisionTokenizer
CMSManhattan 在 Hugging Face 发布的机器人模型,架构为 Qwen2ForCausalLM。
模型CMSManhattanJiRackPrecisionTokenizer
模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源
CMSManhattan 在 Hugging Face 发布的机器人模型,架构为 Qwen2ForCausalLM。
这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。
JiRack Precision 是一个面向 Robotics、Routing 与 Tool calls 的分词器,标称与 Qwen2.5 和 DeepSeek R1 模型兼容,并写作 DeekSeek R1-based tokenizer。其算法为 Byte-Level BPE,支持 Qwen2 兼容对话格式、代码 FIM、工具调用标签、RAG routing 标签,以及扩展的 robotics 与 control 相关特殊 token。
它面向代码、科学与工程/机器人文本场景,描述为优化英语、俄语、代码、科学文献和技术文档,并兼容 Microsoft BigCode 相关数据集。机器人侧列出 Tiangong、Unitree g1、LimX Oli、ubtrobot、x-humanoid 和 Drone 等开放机器人平台,并关联 ROBOS HUMANOID 项目。
使用上,示例要求在 Llama 兼容模型的聊天脚本中加载模型后调用 resize_token_embeddings(len(tokenizer.tokenizer)) 来调整 embedding;还给出 AutoTokenizer 检查词表与 pad/eos token 的命令。许可为 MIT License,同时提供硬件集成和授权咨询联系方式。
参数量、网络主干、控制频率、显存需求及 Hugging Face Hub 统计。
暂未公开或待收录:参数量 · 微调显存需求 · 闭环控制频率
开源许可证、权重拉取命令、预训练数据集与关联文章。
代码许可证
mit
权重许可证
mit
# 1. 从 Hugging Face Hub 下载模型权重与配置
huggingface-cli download CMSManhattan/JiRackPrecisionTokenizer --local-dir ./checkpoints/cmsmanhattan-jirackprecisiontokenizer
# 2. 使用 LeRobot / Transformers 加载策略开展真机或仿真闭环推理
python -m lerobot.scripts.eval --policy.path=CMSManhattan/JiRackPrecisionTokenizer模型卡或论文声明在这些机器人上训练、微调或部署过;口径是作者声明,不是第三方复现。
没有已核实的适配记录。
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