外观
Xiaomi-Robotics-0-SimplerEnv-WidowX
XiaomiRobotics 在 Hugging Face 发布的机器人模型,架构为 MiBoTForActionGeneration,参数规模 5.1B。
模型XiaomiRoboticsXiaomi-Robotics-0-SimplerEnv-WidowX
模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源
XiaomiRobotics 在 Hugging Face 发布的机器人模型,架构为 MiBoTForActionGeneration,参数规模 5.1B。
这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。
Xiaomi-Robotics-0 是一个 4.7B 参数的视觉-语言-动作(VLA)模型,面向高性能机器人推理与实时执行。模型目标是在复杂机器人任务中生成可泛化的动作,并强调对真实机器人 rollout 过程中的推理延迟进行优化。
该模型预训练于大规模跨本体机器人轨迹和视觉-语言数据,突出跨本体轨迹带来的泛化能力,可用于处理复杂、未见过的任务。其部署侧采用异步执行以降低真实机器人运行时延迟,并兼容 Hugging Face transformers 生态,面向消费级 GPU 做了优化。
使用时可通过 transformers 加载和运行;由于模型使用自定义代码,需要设置 trust_remote_code=True。项目提供论文、项目主页和代码仓库链接,并请求使用者在受益时引用相关论文。
资料出处 Hugging Face XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-0-SimplerEnv-WidowX
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: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
apache-2.0
权重许可证
apache-2.0
# 1. 从 Hugging Face Hub 下载模型权重与配置
huggingface-cli download XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-0-SimplerEnv-WidowX --local-dir ./checkpoints/xiaomirobotics-xiaomi-robotics-0-simplerenv-widowx
# 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=XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-0-SimplerEnv-WidowX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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