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Modèles de décision et apprentissage robotique. Résultats et méthodes de nos expériences en cours.

Nous étudions des modèles pour les décisions locales et les tâches physiques. Nos travaux publiés présentent les résultats actuels, les besoins matériels et les questions encore ouvertes.

01

Reflex-1

Modèles de décision pour agents

Un modèle de 421M paramètres pour orienter les requêtes vers les outils, classer les intentions et choisir des actions. Poids publics ; exécution sur CPU ou GPU.

Poids publics
02

Samsara-VLA

Apprentissage robotique

Contrôle robotique avec mémoire récurrente : 217M paramètres et 94.50% de réussite sur LIBERO natif.

Expérimental
03

VIO-lens-2

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