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独立的机器智能研究

能行动的
智能。

我们构建能够从经验中学习、在现实世界中行动的智能。

我们的研究
re1/空间记忆研究预览
可以重访的地点

录制于 re1 查看器。在 3D 中重访已完成的场景。

01

Reflex-1

面向智能体的决策模型

具有 421M 参数的模型,用于工具路由、意图分类和动作选择。权重公开,可在 CPU 或 GPU 上运行。

公开权重
02

Samsara-VLA

机器人学习

具有循环记忆的机器人控制策略。217M 参数,原生 LIBERO 成功率为 94.50%。

实验阶段
03

Colony

持续工作的智能体

能持续工作的智能体,使用你的工具、记住项目,并构建你需要的应用。

技术预览
04

re1

空间记忆

为具身智能研究提供持久视频记忆、场景重建,以及可用于仿真的场景资产。

研究预览

研究日志

研究
笔记。

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