那个会叠衣服的机器人……Physical Intelligence (π) 开源的通用机器人基础模型 π0 刚开源一周，已经快2K⭐了！
π0 是Physical Intelligence几个月前发布的一款可适应多种任务（如叠衣服、清理桌面、舀取咖啡豆等）并适用于不同类型机器人的通用机器人基础模型。
★ 开源内容包括：
1. 运行基础预训练 π0 模型的代码和权重
2. 针对 ALOHA 和 DROID 等广泛可用平台的微调检查点
3. 可在真实和模拟机器人平台上运行推理的示例代码
4. 用于在自有平台上微调 π0 的代码
★ 适用场景：
使用 1 到 20 小时的数据即可微调 π0 以适应多种任务（具体情况可能有所不同）。此外，HuggingFace 还提供了 PyTorch 版本的 openpi，方便习惯 PyTorch 的开发者使用。
★ 关键模型：
1. π0 base：标准预训练模型，支持零样本任务执行，可进一步微调。
2. π0-FAST base：采用 FAST tokenizer 进行自回归离散化，提升语言理解能力，但推理成本更高。
3. π0-FAST DROID & π0 DROID：针对 DROID 机器人任务微调，具备较强的泛化能力。
4. π0 ALOHA：专为 ALOHA 平台设计，适用于折叠毛巾、舀取食物等任务。
5. π0 Libero：专为 Libero 基准测试优化，可直接评估。
通用机器人模型将是未来的趋势。openpi 的开源能推动这一领域的发展，就像开源的 #deepseek# 一样，给整个行业带来新的研究方法、新应用和新产品。
项目：github.com/Physical-Intelligence/openpi
#ai创造营# #科技#
π0 是Physical Intelligence几个月前发布的一款可适应多种任务（如叠衣服、清理桌面、舀取咖啡豆等）并适用于不同类型机器人的通用机器人基础模型。
★ 开源内容包括：
1. 运行基础预训练 π0 模型的代码和权重
2. 针对 ALOHA 和 DROID 等广泛可用平台的微调检查点
3. 可在真实和模拟机器人平台上运行推理的示例代码
4. 用于在自有平台上微调 π0 的代码
★ 适用场景：
使用 1 到 20 小时的数据即可微调 π0 以适应多种任务（具体情况可能有所不同）。此外，HuggingFace 还提供了 PyTorch 版本的 openpi，方便习惯 PyTorch 的开发者使用。
★ 关键模型：
1. π0 base：标准预训练模型，支持零样本任务执行，可进一步微调。
2. π0-FAST base：采用 FAST tokenizer 进行自回归离散化，提升语言理解能力，但推理成本更高。
3. π0-FAST DROID & π0 DROID：针对 DROID 机器人任务微调，具备较强的泛化能力。
4. π0 ALOHA：专为 ALOHA 平台设计，适用于折叠毛巾、舀取食物等任务。
5. π0 Libero：专为 Libero 基准测试优化，可直接评估。
通用机器人模型将是未来的趋势。openpi 的开源能推动这一领域的发展，就像开源的 #deepseek# 一样，给整个行业带来新的研究方法、新应用和新产品。
项目：github.com/Physical-Intelligence/openpi
#ai创造营# #科技#
