LeRobot v0.4.0 发布了重大更新，包括可扩展的数据集 v3.0 和新模型 PI0.5 与 GR00T N1.5。该版本引入了插件系统以简化硬件集成，并支持 LIBERO 和 Meta-World 模拟环境。此外，还提供了多 GPU 训练支持和 Hugging Face 机器人学习课程。
LeRobot v0.4.0 发布了，旨在增强开源机器人学习的能力。该版本引入了可扩展的数据集 v3.0，支持大规模数据集如 OXE 和 Droid，并提供了新的视频存储和流媒体功能。数据集 v3.0 采用分块剧集格式和统一的 Parquet 元数据，以提高加载效率和内存使用。
新版本还发布了强大的视觉语言动作模型，包括 PI0.5 和 GR00T N1.5，这些模型在模拟环境中表现出色。插件系统被引入，以简化硬件集成，支持多种机器人平台。模拟环境方面，新增了对 LIBERO 和 Meta-World 的支持，扩展了训练场景。
代码库更新包括简化的多 GPU 训练功能，以及新的 Hugging Face 机器人学习课程，帮助用户快速上手。数据集编辑工具也被添加，允许用户删除剧集、分割数据集和合并多个数据集。
LeRobot 是一个开源机器人学习平台，由 Hugging Face 社区开发，专注于推动具身人工智能的发展。具身 AI 是指能够与物理世界交互的智能系统，通常应用于机器人领域，涉及感知、决策和控制。近年来，随着深度学习和大规模数据集的兴起，机器人学习取得了显著进展，例如 OpenAI 的 Dactyl 和 Google 的 RT-2 模型。开源工具如 LeRobot 降低了机器人研究的门槛，促进了协作和创新。数据集方面，OXE（Open X Embodiment）和 Droid 等大规模数据集提供了丰富的机器人演示数据，支持模型训练和泛化。模拟环境如 Meta-World 和 LIBERO 则提供了安全的测试平台，加速算法开发。硬件集成一直是机器人学习的挑战，插件系统旨在简化这一过程，支持多种机器人硬件。
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