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2026-05-25 1 阅读 约4分钟阅读 GitHub Trending
GitHub 项目:AgiBot-World 仓库地址:https://github.com/OpenDriveLab/AgiBot-World 星级:2984 | 作者:OpenDriveLab 项目描述:[IROS 2025 最佳论文奖入围 & IEEE TRO 2026] 可扩展和智能嵌入式系统的大规模操纵平台 =================================================== 自述文件内容:
![agibot_world](https://github.com/user-attachments/assets/df64b543-db82-41ee-adda-799970e8a198) 研究博客:GO-1 开源 | 研究博客:AgiBot World Colosseo | 技术报告 [![静态徽章](https://img.shields.io/badge/Dataset-grey?style= Plastic&logo=huggingface&logoColor=yellow)](https://huggingface.co/agibot-world) [![静态徽章](https://img.shields.io/badge/Project%20Page-blue?style= Plastic)](https://agibot-world.com) [![许可证](https://img.shields.io/badge/License-CC_%20_BY--NC--SA_4.0-blue.svg)](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) 文档徽章 [![静态徽章](https://img.shields.io/badge/Model-grey?style= Plastic&logo=huggingface&logoColor=yellow)](https://huggingface.co/agibot-world/GO-1)
AgiBot World Colosseo 是一个全栈大型机器人学习平台,旨在推进可扩展和智能体现系统中的双手操作。它伴随着基础模型、基准测试和生态系统,使学术界和行业能够民主化获取高质量机器人数据,为嵌入式人工智能的“ImageNet 时刻”铺平道路。 我们发布了: - **GO-1:** 我们的机器人基础模型在 AgiBot 世界数据集上进行了预训练 - **GO-1 Air:** 没有 Latent Planner 的 GO-1 模型,高性能且轻量化 - **任务目录:**概述数据集中任务的参考表,包括机器人末端执行器类型、示例动作文本描述等 - **AgiBot World Beta:** 我们的完整数据集包含 1,003,672 条轨迹 (~43.8T) - **AgiBot World Alpha:** AgiBot World Beta 的精选子集,包含 92,214 条轨迹 (~8.5T) ## 新闻? > [!重要] > ? 请访问 [opendrivelab.com](https://opendrivelab.com/#news) 了解最新动态! - **`[2025/09/19]`** ? **我们的机器人基础模型 GO-1 开源。** - **`[2025/03/10]`** ? 研究博客