首页150组训练数据助力机器人自适应：Ant Lingbo开源LingBot-VLA微调代码
蚂蚁集团旗下的机器人公司凌博科技宣布，将其具身基础模型LingBot-VLA的实机后训练工具链完全开源。该工具链使开发团队能够利用自身数据，快速将LingBot-VLA适配到各自的机器人和任务中。
尽管开源具身智能模型的数量日益增多，但要将其部署到特定机器人上，仍需进行大量适配工作。 由于机械臂配置、末端执行器、传感器设置和控制接口存在差异，团队通常必须进行大量工程适配工作才能实现真实机器人部署。此类工作流程通常被视为内部专有技术，此前极少被完全开源。
本次发布针对四个阶段的关键真实机器人适配需求：支持合并多个 LeRobot 数据集并标准化关节维度映射的数据处理工具、针对真实机器人场景优化的训练配置、离线评估工具，以及具备编译加速功能的真实机器人部署模块。 该模型还提供了带深度和不带深度的版本，供团队根据需求选择。
作为一款具身基础模型，LingBot-VLA 基于 20,000 小时的真实机器人数据进行了预训练，涵盖九种主流双臂机器人配置。它具备跨机体和跨任务的泛化能力。 无论在真实机器人还是模拟环境中的评估中，其表现均优于行业基准模型 π0.5，并已通过与乐普、松陵、兴海图等制造商的多台机器验证。
LingBot-VLA 仅需 150 个演示数据点即可实现高质量的任务迁移。得益于底层代码库的深度优化，其训练效率是 StarVLA 和 OpenPI 等主流框架的 1.5 到 2.8 倍，进一步降低了模型适配的数据和计算成本。
LingBot-VLA 代码仓库现已在 GitHub（github.com/Robbyant/lingbot-vla）开源，模型权重可在 Hugging Face 和 ModelScope 上获取。
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