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泰国内阁决定取缔60天免签政策

蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技今日颁发
，全面开源其具身基座模型 LingBot-VLA 的真机后训练工具链
？⑼哦涌苫谡馓坠ぞ吡
，使用自罕见据将 ? LingBot-VLA 急剧迁徙到自有机械人和具体工作中。当前
，具身智能领域开源模型持续增多
，但把模型真正部署到自己的机械人上
，仍必要实现一系列适配工作。由于分歧机械人在机械臂构型、结尾执行器、传感器配置和节造接口等方面存在差距
，开发团队通常必要萦绕真机部署发展大量工程工作。这套工程链路往往是各团队的主题 ? know-how
，从前鲜有齐全盛开。这次开源针对真机适配过程中的主题需要
，覆盖四个关键环节：支持多 LeRobot 数据归并、关节维杜壮射尺度化的数据处置工具
，面向真机场景优化的训练配置
，离线评测工具
，以及支持编译加快的真机部署
？。模型同时提供含深度和不含深度两个版本
，方便开发团队凭据自身需要进行选择。作为蚂蚁灵波开源的具身基座模型
，LingBot-VLA 基于 2 万幼使劓实机械人数据预训练
，覆盖 9 种主流双臂机械人构型
，具备跨本体、跨工作泛化能力。在真机和仿真评测中
，LingBot-VLA 均优于行业基准 π 0.5
，并已与乐聚、松灵、星海图等厂商实现多机型验证。据悉
，LingBot-VLA ? 仅需 150 条演示数据即可实现高质量的工作迁徙。得益于底层代码库的深杜着化
，其训练效能达到 StarVLA、OpenPI 等主流框架的 1.5~2.8 倍
，进一步降低模型适配所需的数据和算力成本。目前
，LingBot-VLA 代码库已在 GitHub 开源（github.com/Robbyant/lingbot-vla）
，模型权沉同步颁布于 Hugging Face 和 ModelScope。本文由极果用户极果原创

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