GR00T-N1-2B-tuned-Exhaust-Pipe-Sorting-task 是基于 GR00T-N1-2B 的领域适配模型，面向排气管分拣指令或推理任务进行监督微调。它作为机器人 VLA/动作策略模型，输入机器人相机图像、语言指令、本体感知状态和 embodiment ID，输出对应机器人电机控制的连续动作向量。

模型架构包含视觉 Transformer、多层感知机和 flow matching Transformer。RGB 图像与文本由预训练视觉语言模型 Nvidia EAGLE 联合编码，本体感知由按 embodiment ID 索引的 MLP 编码，动作头通过 flow matching Transformer/DiT 对视觉语言嵌入进行交叉注意力建模并解码连续动作。训练数据来自 Exhaust Pipe Task，包含通过 Apple Vision Pro 在 Isaac Lab 中采集的 5 条人工遥操作示范，以及使用 MimicGen 自动生成的 1,000 条示范，每条示范以 20 Hz 生成。

模型运行时使用 PyTorch，测试硬件为 A6000 Ada，面向 NVIDIA GPU 加速系统，并列出对 Ampere、Blackwell、Jetson、Hopper、Lovelace 和 Linux 的支持。许可包含 NSCL V1 License 与 NVIDIA OneWay Noncommercial License_22Mar2022；限制包括未测试或不适用于需要功能安全的关键任务应用，在高度动态环境中可能表现不足，且特定客户环境集成和部分机器人 embodiment 初始支持可能受限。