Reflex-1
面向智慧體的決策模型具備 421M 參數的模型，用於工具路由、意圖分類與動作選擇。權重公開，可在 CPU 或 GPU 上執行。
公開權重
正在進行的調查
研究
決策模型與機器人學習。介紹我們當前實驗的結果與方法。
我們研究用於本地決策和物理任務的模型。公開的研究記錄了當前結果、硬體需求以及尚待完成的工作。
正在進行的調查
決策模型與機器人學習。介紹我們當前實驗的結果與方法。
我們研究用於本地決策和物理任務的模型。公開的研究記錄了當前結果、硬體需求以及尚待完成的工作。
具備 421M 參數的模型，用於工具路由、意圖分類與動作選擇。權重公開，可在 CPU 或 GPU 上執行。
具有循環記憶的機器人控制策略。217M 參數，原生 LIBERO 成功率為 94.50%。
研究進行中。