lerobot/smolvlabase를 SO-101 단일팔 픽앤플레이스 데이터셋 Masterji/dataset으로 파인튜닝한 SmolVLA 정책입니다. 이 저장소는 eval loss 최저 체크포인트(step 3500)입니다. - 태스크 문장: Pick up the eclipse and place it on the box - 데이터: 30 에피소드 중 0~26번(27개)으로 학습, 27~29번(3개)은 held-out 평가용 - 관측: observation.state(6), 카메라 top·wrist(640×480) → 정책 입력 camera1·camera2로 매핑 - 액션: 6관절 위치(shoulderpan, shoulderlift, elbowflex, wristflex, wristroll, gripper) flow matching 손실이라 노이즈·시간 표본에 따라 값이 흔들립니다. 다른 모델의 손실과 직접 비교할 수 없습니다. eval loss가 가장 낮은 체크포인트와 최종 체크포인트를 같은 held-out 표본·같은 시드로 비교했습니다. 값은 액션 청크의 평균 절대 오차(관절 도, 그리퍼는 0~100 범위)입니다. flow matching의 eval loss와 실제로 샘플링한 액션의 오차는 순위가 다를 수 있어 둘을 함께 적습니다. 관절별 50스텝 평균 오차: shoulderpan.pos 4.70, shoulderlift.pos…
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lerobot/smolvlabase를 SO-101 단일팔 픽앤플레이스 데이터셋 Masterji/dataset으로 파인튜닝한 SmolVLA 정책입니다. 이 저장소는 최종 체크포인트(step 10000)입니다. - 태스크 문장: Pick up the eclipse and place it on the box - 데이터: 30 에피소드 중 0~26번(27개)으로 학습, 27~29번(3개)은 held-out 평가용 - 관측: observation.state(6), 카메라 top·wrist(640×480) → 정책 입력 camera1·camera2로 매핑 - 액션: 6관절 위치(shoulderpan, shoulderlift, elbowflex, wristflex, wristroll, gripper) flow matching 손실이라 노이즈·시간 표본에 따라 값이 흔들립니다. 다른 모델의 손실과 직접 비교할 수 없습니다. eval loss가 가장 낮은 체크포인트와 최종 체크포인트를 같은 held-out 표본·같은 시드로 비교했습니다. 값은 액션 청크의 평균 절대 오차(관절 도, 그리퍼는 0~100 범위)입니다. flow matching의 eval loss와 실제로 샘플링한 액션의 오차는 순위가 다를 수 있어 둘을 함께 적습니다. 관절별 50스텝 평균 오차: shoulderpan.pos 4.39, shoulderlift.pos 8.90…