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Reflex-1 · Chromium DinoReflex-1 · 原版 Chromium

公告 決策模型

具備 421M 參數的模型,用於工具路由、意圖分類與動作選擇,提供公開權重與實測 CPU 效能。

閱讀公告

公告

3 篇文章
Samsara-VLA 在 LIBERO 中完成多物體任務。

機器人學習

Samsara-VLA 發布公告

兩個精簡模型,讓機器人控制擁有記憶。

實驗室注意事項

6 篇文章

評估

選擇 Samsara 的檢查點

選定的80,000步的檢查點比34,000步的候選人領先了兩集完成了兩集。所有五個結果均來自同一個2,000集的評估。

實驗室

我們為什麼要建立本地模型

我們希望人們能夠執行和調整我們構建的模型。這就將硬體要求和操作控制納入了研究簡報。

機器人學習

四次機器人放置測試

位置可以達到目標並在之後倒下。四種歷史上的 Samsara 協議測試了何時成功才是最重要的。

系統

為本地型號選擇硬體

reflex-1 在膝上型電腦的 CPU 和 H200 上執行。請求、延遲目標和執行記憶體決定了哪臺計算機適合該應用。

系統

為地方決策服務編制預算

我們的 reflex-1 時序從載入模型開始。部署的服務還需要考慮啟動、佇列和工具呼叫。

模型工程

在 421M 模型中調整 9M引數

reflex-1 的主要改編執行在一個 H200 上花了 75 分鐘。可訓練引數的位置以及該時機包括的內容。