【TechWeb】5月13日音讯，蚂围聚团旗下具身智能公司灵波科技本日通知，开源其具身基座模子 LingBot-VLA 的真机后考试用具链。开发团队可基于这套用具链，使用自格外据将 LingBot-VLA 快速迁徙到自有机器东说念主和具体任务中。

现时北海铝皮保温，具身智能域开源模子握续加多，但把模子果真部署到我方的机器东说念主上，仍需要完成系列适配责任。由于不同机器东说念主在机械臂构型、终端实施器、传感器树立和驱散接口等面存在互异，开发团队频频需要围绕真机部署开展无边工程责任。这套工程链路往往是各团队的中枢 know-how，夙昔鲜有好意思满盛开。

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这次开源针对真机适配流程中的中枢需求，遮盖四个关键形状：复旧多LeRobot 数据并、重要维度映射圭臬化的数据处分用具，面向真机场景化的考试树立，离线评测用具，以及复旧编译加快的真机部署模块。模子同期提供含度和不含度两个版块，便开发团队字据本人需求进行接纳。

看成蚂蚁灵波开源的具身基座模子，LingBot-VLA 基于 2 万小时果真机器东说念主数据预考试，管道保温施工遮盖 9 种主流双臂机器东说念主构型，具备跨骨子、跨任务泛化材干。在真机和仿真评测中，LingBot-VLA 均于行业基准 π0.5，并已与乐聚、松灵、星海图等厂商完成多机型考据。

据悉，LingBot-VLA 仅需 150 条演示数据即可达成质料的任务迁徙。收获于底层代码库的度化，其考试率达到 StarVLA、OpenPI 等主流框架的 1.5~2.8 倍，高出裁汰模子适配所需的数据和算力资本。

现在，LingBot-VLA 代码库已在 GitHub 开源（github.com/Robbyant/lingbot-vla），模子权重同步发布于 Hugging Face 和 ModelScope。

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