Reflex-1
エージェント向け意思決定モデルツールの振り分け、意図分類、行動選択のための 421M パラメータモデル。重みを公開し、CPU または GPU で実行できます。
重み公開
ツールの振り分け、意図分類、行動選択のための 421M パラメータモデル。重みを公開し、CPU または GPU で実行できます。
再帰的な記憶を持つロボット制御。217M パラメータで、ネイティブ LIBERO 成功率 94.50%。
使い慣れたツールで作業し、プロジェクトを記憶し、必要なものをつくる継続型エージェント。
フィジカル AI 研究のための、持続的な動画記憶、シーン再構成、シミュレーション用データ。
研究中。