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SmolVLA: A Vision-Language-Action Model for Affordable and Efficient . . .
In this work, we present SmolVLA, a small, efficient, and community-driven VLA that drastically reduces both training and inference costs, while retaining competitive performance SmolVLA is designed to be trained on a single GPU and deployed on consumer-grade GPUs or even CPUs
SmolVLA：轻量高效的视觉-语言-动作模型，让机器人更智能 . . .
SmolVLA 的诞生正是为了解决这些问题。它是一个轻量、高效且完全开源的VLA模型，能够在单块GPU上训练，并在消费级硬件（甚至CPU）上高效运行。通过创新的架构设计和异步推理技术，SmolVLA在保持竞争力的同时，显著降低了计算成本。
SmolVLA: 为现代机器人技术打造的开源视觉语言动作模型
🚀 认识 SmolVLA SmolVLA 是由 Hugging Face 开发的一款仅有 4 5 亿参数的开创性视觉语言动作 (VLA) 模型。它经过精心设计，旨在在消费级硬件上实现经济高效的部署，让先进的机器人技术走进更多开发者和爱好者。
SmolVLA：在Lerobot社区数据上训练的高效视觉-语言-动作模型
如果我的理解没有错，SmolVLA 声称纯粹用 SO100 或 SO101 训练的模型可以直接应用于 LIBERO 中的另一个臂？这似乎很难让人相信，希望得到作者的确认。
SmolVLA: Efficient Vision-Language-Action Model trained on Lerobot . . .
SmolVLA: Efficient Vision-Language-Action Model trained on Lerobot Community Data
SmolVLA论文代码精读：比主流VLA小10倍，性能却达SOTA！
创新的注意力机制设计：不同于以往使用单一注意力机制的方案，SmolVLA 的动作专家在层间交替使用交叉注意力（cross-attention）与自注意力（self-attention），以更充分地利用视觉-语言信息与动作之间的依赖关系：
SmolVLA: 让机器人更懂 “看听说做” 的轻量化解决方案 . . .
SmolVLA 是我们朝着这个愿景迈出的第一步: 它在精心挑选的公开可用、社区贡献的数据集上进行预训练，这些数据集旨在反映现实世界中的变化。我们并不是单纯地优化数据集的大小，而是关注多样性: 各种行为、摄像头视角和体现方式，促进转移和泛化。
SmolVLA 模型微调 | 具身智能数据的标注和管理
艾欧智能已经构建并发布 ioaitech lerobot-gpu:v0 5 0 Docker 镜像。该镜像包含 LeRobot v0 5 0 、GPU 训练依赖、视频解码依赖和 lerobot-train 命令，可直接用于 SmolVLA 微调。旧版本镜像用于复现历史实验，不建议作为新实验默认选择。