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
継続的な調査
研究
意思決定モデルとロボット学習。現在の実験の結果と手法を紹介します。
ローカルでの意思決定や物理的なタスクに取り組むモデルを研究しています。公開した研究では、現在の結果、必要なハードウェア、未解決の課題を記録しています。
継続的な調査
意思決定モデルとロボット学習。現在の実験の結果と手法を紹介します。
ローカルでの意思決定や物理的なタスクに取り組むモデルを研究しています。公開した研究では、現在の結果、必要なハードウェア、未解決の課題を記録しています。
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%。
研究中。