LeRobot v0.6.0: Dünya Modeli Tabanlı Politikalar, Yeni VLA, Kıyaslamalar ve Değerlendirme için CLI

LeRobot v0.6.0, üç bariz model politikasını tanıtıyor: VLA-JEPA (çıkarım maliyeti olmadan gizli uzayda gelecek tahmini), LingBot-VA (otoregresif video ve eylem tahmini, tahmin edilen videoları kaydetme imkanı ile), FastWAM (5 milyar parametreli video üreticisi, çıkarımda "hayal kurmayı" atlar). VLA hayvanat bahçesi genişletildi: GR00T N1.7 (NVIDIA, Cosmos-Reason2-2B akış eşleme ile), MolmoAct2 (Allen Institute for AI, tam eğitim ve dağıtım döngüsü desteği, çıkarımda ~12 GB, LoRA için 24 GB), EO-1 (Qwen2.5-VL-3B akış eşleme ile), Multitask DiT (450 milyon parametre, CLIP ile koşullandırılmış), EVO1 (0.77 milyar parametre, InternVL3-1B). Ödül modelleri için birleşik bir API tanıtıldı: Robometer (Qwen3-VL-4B, önceden eğitilmiş genel model, ilerleme ve başarıyı değerlendirir) ve TOPReward (sıfır atış kurulumu, "Doğru" tokeninin log-olasılığını kullanır). Altı yeni simülasyon kıyaslama seti: LIBERO-plus (10.000 bozulmuş varyant), RoboTwin 2.0 (SAPIEN üzerinde 50 görev, alan rastgeleleştirme ile), RoboCasa365 (2.500 mutfakta 365 görev), RoboCerebra (uzun ufuklar, 3–6 alt hedef), RoboMME (hafıza testleri), VLABench (bilgi ve akıl yürütme). Tüm kıyaslama setleri, birleşik CLI olan lerobot-eval ile çalıştırılabilir. CLI lerobot-rollout şu stratejileri içerir: sentry (döndürmeli sürekli kayıt), highlight (halka tampon), episodic (klasik kayıt) ve dagger (müdahale bayrağı ile insan düzeltmeleri). Veri kümelerinde: herhangi bir codec ile video kodlama (donanım NVENC, VideoToolbox, VAAPI, QSV dahil), Intel RealSense'ten derinlik desteği, VLM aracılığıyla otomatik dil açıklaması (lerobot-annotate), paralel kod çözme ve kompakt uint8 kareler sayesinde 2 kata kadar veri yükleme hızlanması. FSDP eğitimi ve HF Jobs üzerinde bulut eğitimi.