Reflex-1
Modelos de decisión para agentesUn modelo de 421M parámetros para seleccionar herramientas, clasificar intenciones y elegir acciones. Pesos públicos; se ejecuta en CPU o GPU.
Pesos públicos
Investigaciones en curso
Investigación
Modelos de decisión y aprendizaje robótico. Resultados y métodos de nuestros experimentos actuales.
Estudiamos modelos para decisiones locales y tareas físicas. Nuestro trabajo publicado recoge los resultados actuales, los requisitos de hardware y lo que queda por resolver.
Samsara-VLA
Aprendizaje robóticoControl robótico con memoria recurrente: 217M parámetros y 94.50% de éxito en LIBERO nativo.
Experimental
VIO-lens-2
InvestigaciónInvestigación en curso.
En curso