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當(dāng)下，業(yè)界機器人模型通常采用“視覺-語言-行動”（Vision-Language-Action，VLA）設(shè)計，此類模型嘗試在單一架構(gòu)中整合感知能力、語言理解與行動決策，從而讓機器人實現(xiàn)自主執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。不過相應(yīng)模型訓(xùn)練成本極高，目前大多數(shù)模型仍為閉源項目，訓(xùn)練過程中依賴昂貴硬件、大量工程資源和大規(guī)模私有數(shù)據(jù)集。

目前，SmolVLA 的基礎(chǔ)模型已在 Hugging Face 平臺上線，完整訓(xùn)練方法也同步在 GitHub 上公開，IT之家附項目頁面如下（https://huggingface.co/lerobot/smolvla_base）。

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Hugging Face 強調(diào)，用戶使用MacBook Pro 筆記本電腦等消費級硬件即可運行 SmolVLA-450M 模型，無需花費大成本采購專用AI訓(xùn)練服務(wù)器。同時用戶也可以考慮采購 Hugging Face 推出的低成本機器人平臺（SO-100、SO-101 和 LeKiwi）等降低成本。

Hugging Face 援引自家進行的多項基準(zhǔn)測試驗證SmolVLA 的性能，在 LIBERO 與 Meta-World 等模擬測試平臺上，SmolVLA 的表現(xiàn)據(jù)稱優(yōu)于Octo、OpenVLA 等業(yè)界競品，而在使用真實機器人 SO-100 和 SO-101 進行抓取、放置、堆疊與分類任務(wù)中，SmolVLA 也展現(xiàn)出更好的性能。

據(jù)介紹，SmolVLA 在模型架構(gòu)上結(jié)合 Transformer 結(jié)構(gòu)與 flow-matching 解碼器，并采用了四項關(guān)鍵優(yōu)化技術(shù)：一是跳過視覺模型中一半層數(shù)，以提升推理速度并減小模型體積；二是交替融合自注意力與交叉注意力模塊，提高多模態(tài)信息整合效率；三是減少視覺 Token 數(shù)量以提升處理效率；四是采用更輕量的 SmolVLM2 作為視覺編碼器，從而進一步降低硬件要求。

而在訓(xùn)練策略方面，SmolVLA 首先通過通用操作數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練，再針對特定任務(wù)進行微調(diào)，以提升適應(yīng)能力。因此雖然 SmolVLA 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)遠少于現(xiàn)有其他 VLA 模型（僅包括不到 3 萬個任務(wù)記錄），但 Hugging Face 表示，該模型在模擬環(huán)境和真實場景中的表現(xiàn)與大型模型相當(dāng)，甚至在部分任務(wù)上實現(xiàn)“超越”。

此外，Hugging Face 透露 SmolVLA 還引入“異步推理架構(gòu)”（Asynchronous Inference Stack），將感知處理（如視覺和語音理解）與動作執(zhí)行進行解耦，使機器人在面對快速變化的環(huán)境時能做出更及時的響應(yīng)，大幅提升其實用性。

IT之家 6 月 9 日消息，Hugging Face現(xiàn)已公布 4.5 億參數(shù)開源機器人模型 SmolVLA，該模型主打高普適性，可在 MacBook Pro等的消費級硬件設(shè)備上運行，旨在幫助開發(fā)者降低入門成本。

▲ 圖源Hugging Face（下同）

為此，Hugging Face 推出 SmolVLA 這一輕量級開源模型，使用公開數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，并可在消費級硬件設(shè)備上運行，旨在降低愛好者入門成本，推動通用機器人智能體的研究進展。