Reflex-1
Modelos de decisão para agentesUm modelo de 421M parâmetros para selecionar ferramentas, classificar intenções e escolher ações. Pesos públicos; execução em CPU ou GPU.
Pesos públicos
Investigações em andamento
Modelos de decisão e aprendizado robótico. Resultados e métodos dos nossos experimentos atuais.
Estudamos modelos para decisões locais e tarefas físicas. Nosso trabalho publicado registra os resultados atuais, os requisitos de hardware e o que ainda falta resolver.
Um modelo de 421M parâmetros para selecionar ferramentas, classificar intenções e escolher ações. Pesos públicos; execução em CPU ou GPU.
Controle robótico com memória recorrente: 217M parâmetros e 94.50% de sucesso no LIBERO nativo.
Pesquisa em andamento.