InternVL3 백본과 플로 매칭 행동 헤드를 갖춘 소형 VLA입니다.
EVO1 피지컬 정책의 연구, 평가 및 로봇별 학습에 사용합니다.
공개 현황
- 코드
- 공개 접근
- 모델 파일
- 공개 접근
모델 파일
| 파일 | 접근 방법 |
|---|---|
| Evo-1 MetaWorld | 접근 방법 |
시작하기
- 실행 환경 및 프레임워크
- LeRobot / PyTorch
- 미세 조정 요구 사항
- LeRobot 구현: 연결된 정책별 설치·학습 지침을 따르세요. 모든 원본 체크포인트와의 호환성을 뜻하지 않습니다.
사양 요약
- 모델 유형
- 비전-언어-행동 모델
- 백본
- 플로 매칭 동작 헤드를 갖춘 InternVL3-1B
- 가중치 매개변수 수
- 7억 7천만 개 매개변수
- 입력
- 언어 지시 / RGB 카메라 이미지 / 로봇 상태 / 고유수용감각
- 출력
- 연속 로봇 동작 청크
- 출시일
- 2025년 11월 6일
기술 세부 정보
연속 로봇 동작 청크
언어
영어
기능 분류
동작 및 제어
파이프라인 작업
로보틱스
모델 카드
논문: [Evo-1: Lightweight Vision-Language-Action Model with Preserved Semantic Alignment](https://arxiv.org/abs/2511.04555) 최초 제출: 2025-11-06; v2: 2025-12-05. 제1저자: Tao Lin. 교신저자: Gen Li, Bo Zhao. 개발팀: School of AI, Shanghai Jiao Tong University — [Machine Intelligence and Interaction Lab (MINT)](https://mint-sjtu.github.io/); [MINT-SJTU/Evo-1](https://github.com/MINT-SJTU/Evo-1). 논문에 명시된 저자 소속: School of AI, Shanghai Jiao Tong University; EvoMind Tech; IAAR-Shanghai; SII; Carnegie Mellon University; University of Cambridge; Nanyang Technological University.
사용 전 확인 사항: 작업과 로봇 형태에 특화된 데이터, 구성 및 검증이 필요합니다. 공개된 예시와 시뮬레이션 결과는 실제 로봇에서의 안전한 작동을 보장하지 않습니다. 가중치나 코드가 공개되어도 로봇에서 즉시 실행할 수 있다는 의미는 아닙니다. 문서에서 구성, 데이터 및 인터페이스 요구 사항을 확인하세요.