openpi holds open-source models and packages for robotics, published by the Physical Intelligence team. Currently, this repo contains two types of models: the π₀-FAST model, an autoregressive VLA, based on the FAST action tokenizer.

2 天之前 · π0模型主要由一个语言模型transformer骨干组成。 遵循标准的后期融合视觉语言模型（VLM）方法 [3,11,30]，图像编码器将机器人的图像观测嵌入到与语言token相同的嵌入空间中. 且进一步通过特定于机器人学的输入和输出进行增强——即本体感觉状态和机器人动作「We further augment this backbone with robotics-specific inputs and outputs — namely,proprioceptive state and robot actions.」 π0使用条件流匹配 [28,32]来建模动作的连续分布。 流匹配为他们的模型 …

2025年1月20日 · π0 使用 Flow Matching 来模拟 连续动作 的分布。 这使得模型能够精确控制高频率的灵巧任务，并具备多模态建模能力。 模型架构受到了 Transfusion 模型的启发。 Transfusion 模型 使用单个 Transformer 来处理多个目标，并通过流匹配损失来监督连续输出，通过交叉熵损失来监督离散输出。 π0 模型在此基础上进行了改进，为机器人特定的 (动作和状态) tokens 使用了一组 单独的动作专家（Transformer）。 在推理过程中，只有 新增的动作专家需要执行10次 …

针对这些挑战，研究团队提出了 \pi_0 模型，这是一种基于 预训练视觉语言模型（VLM） 和 流匹配模型（Flow Matching） 的新型架构，能将互联网规模的语义知识与多机器人具身数据相结合，从而大幅提升机器人学习的能力。 接下来，让我们一起深入了解 \pi_0 是如何工作的！ \pi_0 模型的核心设计理念在于通过多任务大规模数据训练，赋予机器人在各种复杂场景中展现广泛适应能力的能力。 为实现这一目标，研究团队在预训练阶段使用了OXE数据集 [1]（涵盖22个机器 …

π0 (Pi-Zero) is a Vision-Language-Action (VLA) model, developed by the Physical Intelligence team designed for generalist robot control. It builds upon large-scale pretraining and flow matching-based action generation, enabling robots to perform dexterous manipulation tasks across different embodiments.

Pi-0 是Physical Intelligence 成立后的第一个论文工作（全公司都署名了，豪华阵容)。 这篇论文主要关注如何实现 robot foundation model，并聚焦在两个方面： Pre/Post-Training 策略；基于 Flow-Matching 的action expert。 从结果看，pi-0可以实现比较强的泛化能力，并能实现非常实时的推理。 比起之前的OpenVLA 等工作，pi-0 在端到端VLA这条路线上向robot foundation model 迈进了很多。 Pi-0 的核心motivation 是将LLM 和VLM 领域中已经经过考验的Pre/Post-Training 训 …

2025年3月6日 · 文章浏览阅读2.4k次，点赞32次，收藏28次。ChatGPT出来后的两年多，也是疯狂写博的两年多，年初deepseek更引爆了下从曾经15年创业后每年2-6篇的，干到23年30篇、24年65篇，25年前两月18篇，成了我在大模型和具身的原始技术积累如今一转眼已到25年3月初，纪念这两年多，然近期和团队接了好几个大客户 ...

2025年3月9日 · Pi0和Pi0FAST代表了两种不同的实现策略，前者基于扩散模型，后者优化为自回归生成，但它们共享相同的基础视觉和语言处理组件 `siglip.py`: 实现了视觉编码器，基于Vision Transformer (ViT)，定义了位置编码、注意力池化等组件，支持不同大小的模型变体

Raspberry Pi Zero Case, Case for Raspberry Pi Zero 2 w, with Heatsink, HDMI Adapter, OTG Cable, Header, ScrewDriver, Power Switch for Pi Zero 2 w/w (Clear)

π0是由Physical Intelligence团队开发的一种先进的机器人控制模型，它通过预训练视觉-语言模型（VLM）和流匹配架构，能够理解和执行复杂的物理任务。 该模型能够处理零样本学习，并在高质量数据上进行微调，以实现如叠衣服、清理桌子和组装盒子等多阶段任务。 π0展示了在灵巧性、泛化能力和鲁棒性方面的显著进步，为实现更智能的机器人系统提供了新的可能性。 零样本控制：π0能够在没有特定任务训练的情况下执行一系列预训练中见过的任务。 语言指令遵循：模 …