LeRobot v0.6.0 añade políticas de modelos del mundo, nuevos VLA, API de modelos de recompensa y mejoras en conjuntos de datos

LeRobot v0.6.0 introduce políticas de modelos del mundo como VLA-JEPA, FastWAM y LingBot-VA que aprenden a imaginar el futuro, junto con una oleada de nuevos modelos Vision-Language-Action (VLA) incluyendo GR00T N1.7, MolmoAct2, EO-1, EVO1 y Multitask DiT.

La versión también añade una API unificada de modelos de recompensa que incluye Robometer y TOPReward para la detección de éxito, seis nuevos benchmarks de simulación bajo lerobot-eval y mejoras en los conjuntos de datos como soporte de profundidad, anotación automática de idiomas y hasta 2x más rápido en la carga de datos.

Estas actualizaciones proporcionan a los investigadores herramientas para evaluar políticas de robots de manera más efectiva, mejorar la eficiencia del entrenamiento mediante FSDP y soporte en la nube, y acceder a conjuntos de datos multimodales más ricos para clonación de comportamiento.