Dwyane/lingbot-vla-robotwin-weights

# iamNailong-lingbot-vla-lora_tuned_1500

RoboTwin 2.0（Aloha-AgileX）机器人操作基准上 LingBot-VLA 2.0（6B） 的 LoRA 微调权重， 团队 IamNaiLong（团队 ID 1382999）。配套代码与评测材料： https://github.com/wuuwuu26/iamNailong-lingbot-vla

模型说明

• 基础模型：robbyant/lingbot-vla-v2-6b
• 微调方式：LoRA（rank 64 / alpha 128，scope action_expert，目标 q/k/v/o_proj） 在 6000 步基座上训练 1500 步，再把 LoRA 权重 merge 回基座导出
• 训练数据：RoboTwin 2.0 中 Aloha-AgileX 的 50 个 clean 任务（每任务 50 条）， 未使用任何 randomized 或外部数据
• 动作空间：55 维统一表示（14 臂关节 + 14 末端位姿 + 2 夹爪 + …）

文件

文件	大小	SHA-256
model-00001-of-00003.safetensors	2.0 GB	7bff0166a4cc6e5f66d2b52b144f863679c81ef890c719e1ced5c499cfe22cc4
model-00002-of-00003.safetensors	5.0 GB	2ba12d8f780fa0df533d764e01b0a09528b1901e02c79c23af00ca96c5d89267
model-00003-of-00003.safetensors	4.6 GB	495150c7f55d83f65554580179bffa2a33f078ce9d14073f60a57f3ee7957aac

同目录还有 config.json、model.safetensors.index.json、lingbotvla_cli.yaml（训练配置） 和 tokenizer / preprocessor 文件，下载本仓库即为完整 checkpoint。

下载

国内环境建议走镜像：

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
hf download Dwyane/iamNailong-lingbot-vla-lora_tuned_1500 --local-dir ./checkpoint

若报 Xet 相关错误，加 export HF_HUB_DISABLE_XET=1 后重跑。下载完成后可校验：

cd checkpoint && sha256sum model-*.safetensors   # 与上表比对

评测结果

评测规划器 cuRobo v0.7.8，use_length=25，bf16，每任务 10 集。

setting	任务数	成绩	成功率
clean2clean（seen）	50 / 50	314 / 500	62.8%
clean2random（unseen）	50 / 50	185 / 500	37.0%

自测使用 cuRobo；若官方复测使用平台镜像默认的 MPLib 回退，同一权重绝对成功率会偏低， 属评测工具差异，最终以官方复测为准。

逐任务明细与调优说明见 GitHub 仓库的 results/ 与 docs/。