何が起きたか
3CTeamは、Hugging Face上で「action-evidence-vla-libero-joint-20k」というVLA（Vision-Language-Action）ポリシーを公開した。このポリシーはLeRobotを使用して訓練され、HuggingFaceVLA/liberoデータセットに基づいている。公開ページでは、訓練と推論の実行方法が説明されている。
詳細
公開されたポリシー「3CTeam/action-evidence-vla-libero-joint-20k」は、Hugging Face上で公開されており、273kのダウンロード数、29.5kのいいね、69のタグが付いている。このポリシーはLeRobotを使って訓練され、Hugging Face Hubにプッシュされたと説明されている。 訓練と推論の手順として、LeRobotのドキュメントに従い、`lerobot-train`コマンドを使用してACTポリシーを訓練し、`lerobot-record`コマンドで評価用のエピソードを記録する方法が示されている。具体的には、`--policy.type=act`を指定し、`--policy.device=cuda`でGPUを使用する。
Key Facts
| 3CTeamはHugging Face上で「action-evidence-vla-libero-joint-20k」というVLAポリシーを公開した。 | [0] |
| このポリシーはLeRobotを使用して訓練され、Hugging Face Hubにプッシュされた。 | [0] |
| ポリシーはHuggingFaceVLA/liberoデータセットに基づいている。 | [0] |
| 公開ページの表示によると、ダウンロード数は273k、いいね数は29.5k、タグ数は69である。 | [0] |
| 訓練には`lerobot-train`コマンドを使用し、`--policy.type=act`を指定する。 | [0] |
| 推論・評価には`lerobot-record`コマンドを使用し、`--robot.type=so100_follower`を指定する。 | [0] |
| 訓練時には`--policy.device=cuda`でGPUを使用する。 | [0] |
なぜ重要か
この公開は、VLAポリシーの訓練と共有がLeRobotを通じて容易に行えることを示す一例である。Hugging Face上での公開により、他の研究者や開発者がこのポリシーを利用してロボットの動作生成を試すことができる。