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内容提要
Hugging Face推出了SmolVLA，一个轻量级的视觉-语言-动作模型，旨在以低成本和高效能实现机器人控制。该模型基于社区数据训练，优化于单GPU或CPU环境，具备低延迟和高成功率，适用于多种机器人平台。SmolVLA的异步推理提高了控制效率，显著降低了计算需求，为未来的机器人学习研究奠定基础。
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关键要点
- Hugging Face推出SmolVLA，一个轻量级的视觉-语言-动作模型，旨在以低成本和高效能实现机器人控制。
- SmolVLA基于社区数据训练，优化于单GPU或CPU环境，具备低延迟和高成功率。
- SmolVLA的异步推理提高了控制效率，显著降低了计算需求。
- SmolVLA的架构包括感知模块和动作专家，能够通过自然语言指令和RGB摄像头输入实现高效控制。
- 在模拟基准测试中，SmolVLA的平均成功率为87.3%，与大型模型相当。
- SmolVLA在实际场景中的平均成功率高达78.3%，优于其他模型。
- 异步推理方法将平均任务时间缩短约30%，提高了实时性能。
- SmolVLA的开放训练和部署堆栈为进一步研究高效机器人学习奠定基础。
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