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lingbot_va_base ​

lingbot_va_base

lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型,架构为 Transformer (robbyant/lingbot-va-base),参数规模 5.1B。

模型Hugging Facehugging-facelerobot-lingbot-va-base

模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源

lingbot_va_base

lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型,架构为 Transformer (robbyant/lingbot-va-base),参数规模 5.1B。

  • 具身模型
  • 端侧部署
策略模型研究5.1BHugging Face更新于 22 天前

概述

这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。

LingBot-VA 是一个自回归的视频-动作世界模型策略,基于 Wan2.2 video-diffusion stack 构建,并已通过 LeRobot 训练和发布到 Hub。它在单一自回归序列中交错预测未来视频 latent 与机器人动作,并将观测到的关键帧回写到 KV cache,用于闭环世界建模。

该策略的输入是三路 256×256 RGB 视觉观测:cam_high、cam_left_wrist 和 cam_right_wrist;输出为 14 维 action。使用时需要在 LeRobot 的运行或训练流程中配置机器人端口以及本机相机名称或索引,且相机名称需与训练时的 observation key 匹配。许可证为 apache-2.0;该策略尚未提供评估结果。

资料出处 Hugging Face lerobot/lingbot_va_base

关键参数与架构规格

参数量、网络主干、控制频率、显存需求及 Hugging Face Hub 统计。

参数量
5.1B
Hub 下载量
260
出处Hugging Face
Hub 点赞
4
出处Hugging Face
网络架构
Transformer (robbyant/lingbot-va-base)
动作空间表示
连续关节位置/末端位姿动作空间
支持数据格式
LeRobot

暂未公开或待收录:微调显存需求 · 闭环控制频率

快速部署与许可说明

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

apache-2.0

权重许可证

apache-2.0

权重下载与策略推理参考

# 1. 从 Hugging Face Hub 下载模型权重与配置
huggingface-cli download lerobot/lingbot_va_base --local-dir ./checkpoints/lerobot-lingbot-va-base

# 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=lerobot/lingbot_va_base

关联机型

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。

同家族模型

同一家族里的热门模型。

来源

本页事实对应的公开页面,以原文为准。

  1. Hugging Face lerobot/lingbot_va_base访问 2026-10-21