首頁150 組教學數據助機器人適應環境：安東·凌波將 LingBot-VLA 微調程式碼開源
螞蟻集團旗下的機器人公司凌博科技（Lingbo Technology）宣布，已將其具身基礎模型 LingBot-VLA 的實體機器人後訓練工具鏈全面開源。此工具鏈讓開發團隊能利用自身數據，快速將 LingBot-VLA 適應於各自的機器人與任務。
儘管開源具身智能模型的數量日益增加，但要將其部署於特定機器人上，仍需進行大量適應性調整工作。 由於機械手臂配置、末端執行器、感測器設定及控制介面等差異，開發團隊往往必須進行大量工程調整才能在實體機器人上部署模型。此類工作流程通常被視為內部技術訣竅，過去極少完全開源。
本次發布針對實體機器人適應的四大關鍵需求：支援合併多個 LeRobot 資料集並標準化關節維度映射的資料處理工具、針對實體機器人情境優化的訓練配置、離線評估工具，以及具備編譯加速功能的實體機器人部署模組。 該模型同時提供含深度與不含深度的版本，讓團隊能根據需求進行選擇。
作為具身基礎模型，LingBot-VLA 預先訓練了 20,000 小時的實體機器人數據，涵蓋九種主流雙臂機器人配置，並具備跨機體與跨任務的泛化能力。 無論在實機或模擬評估中，其表現均優於業界基準 π0.5，並已與樂普、松陵、興海圖等製造商進行多機驗證。
LingBot-VLA 僅需 150 個示範資料點，即可實現高品質的任務轉移。得益於底層程式碼的深度優化，其訓練效率是 StarVLA 和 OpenPI 等主流框架的 1.5 至 2.8 倍，進一步降低了模型適應所需的資料與運算成本。
LingBot-VLA 的程式碼儲存庫現已於 GitHub（github.com/Robbyant/lingbot-vla）開源，模型權重則可於 Hugging Face 和 ModelScope 取得。
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