需求人群:
"目标受众为机器人研究人员、开发者和教育机构。Agibot X1的模块化设计和开源特性使其成为研究和教育的理想平台,用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。"
使用场景示例:
研究人员可以使用Agibot X1进行机器人运动控制算法的研究。
教育机构可以利用Agibot X1进行机器人工程的教学和实践。
开发者可以基于Agibot X1开发自定义的机器人应用。
产品特色:
模型推理:支持基于ONNX Runtime的模型推理功能。
平台驱动:提供机器人平台的驱动支持。
软件仿真:通过ROS2进行机器人仿真。
模块化设计:机器人采用模块化设计,易于扩展和维护。
开源框架:基于Agibot的开源框架AimRT,支持社区贡献和持续改进。
强化学习控制:使用强化学习算法进行机器人运动控制。
跨平台支持:支持多种操作系统和硬件平台。
详细的开发指南:提供完整的开发指南和教程文档。
使用教程:
1. 安装必要的软件依赖,如cmake和ONNX Runtime。
2. 克隆Agibot X1的代码库,并进入项目目录。
3. 根据项目文档,配置环境变量和下载必要的依赖。
4. 执行构建脚本build.sh来编译项目。
5. 使用测试脚本test.sh进行功能测试。
6. 根据需要修改源代码或添加新的功能模块。
7. 运行仿真或在真实机器人上部署代码。
8. 参考Joystick Control Module文档进行机器人控制。
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模块化仿人机器人,用于强化学习训练
Agibot X1是由Agibot开发的模块化仿人机器人,具有高自由度,基于Agibot开源框架AimRT作为中间件,并使用强化学习进行运动控制。该项目是Agibot X1使用的强化学习训练代码,可以与Agibot X1提供的推理软件结合用于真实机器人和模拟步行调试,或导入其他机器人模型进行训练。
模块化仿人机器人,具有高自由度
Agibot X1是由Agibot开发的模块化仿人机器人,具有高自由度,基于Agibot开源框架AimRT作为中间件,并使用强化学习进行运动控制。该项目包括模型推理、平台驱动和软件仿真等多个功能模块。AimRT框架是一个用于机器人应用开发的开源框架,它提供了一套完整的工具和库,以支持机器人的感知、决策和行动。Agibot X1项目的重要性在于它为机器人研究和教育提供了一个高度可定制和可扩展的平台。
用于强化学习的Unitree机器人平台
Unitree RL GYM是一个基于Unitree机器人的强化学习平台,支持Unitree Go2、H1、H1_2、G1等型号。该平台提供了一个集成环境,允许研究人员和开发者训练和测试强化学习算法在真实或模拟的机器人上的表现。它的重要性在于推动机器人自主性和智能技术的发展,特别是在需要复杂决策和运动控制的应用中。Unitree RL GYM是开源的,可以免费使用,主要面向科研人员和机器人爱好者。
全栈开源机器人
智元灵犀X1是一款开源人形机器人,具有29个关节和2个夹爪,支持扩展头部3自由度。它提供了详细的开发指南和开源代码,使开发者能够快速搭建并进行二次开发。该产品代表了智能机器人领域的先进技术,具有高度的灵活性和可扩展性,适用于教育、研究和商业开发等多种场景。
打造有温度的数字人,注入灵魂。
awesome-digital-human-live2d 是一个开源项目,旨在创建具有交互性的数字人物模型。它支持Docker快速部署,集成了Dify服务,支持ASR、LLM、TTS、Agent等模块化扩展,并且可以控制Live2d人物模型。该项目通过模块化设计,简化了数字人的创建过程,使得开发者能够更专注于个性化和创新。
开源视觉-语言-动作模型,推动机器人操作技术发展。
OpenVLA是一个具有7亿参数的开源视觉-语言-动作(VLA)模型,通过在Open X-Embodiment数据集上的970k机器人剧集进行预训练。该模型在通用机器人操作策略上设定了新的行业标准,支持开箱即用控制多个机器人,并且可以通过参数高效的微调快速适应新的机器人设置。OpenVLA的检查点和PyTorch训练流程完全开源,模型可以从HuggingFace下载并进行微调。
开源框架,用于构建模块化的生产级应用程序。
Cognita 是一个开源框架,用于组织 RAG(Retrieval Augmented Generation)代码库,并提供一个前端界面,以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库,使得在本地测试变得容易,同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术,并提供了一个组织结构,使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的,并且易于扩展。
个人化的 AI 记忆层,确保数据安全与隐私。
OpenMemory 是一个开放源代码的个人记忆层,为大型语言模型(LLMs)提供私密、可携带的记忆管理。它确保用户对自己的数据拥有完全的控制权,能够在构建 AI 应用程序时保持数据的安全性。此项目支持 Docker、Python 和 Node.js,适合开发者进行个性化的 AI 体验。OpenMemory 尤其适合希望在不泄露个人信息的情况下使用 AI 的用户。
开源的手机端 GUI 智能代理,支持中英文应用操作。
AgentCPM-GUI 是一款开源的手机端大型语言模型(LLM)代理,专为操作中英文应用程序而设计,能够根据用户的屏幕截图自动执行任务。其主要优点在于高效的 GUI 元素理解、增强的推理能力以及对中文应用的精准支持。此技术的开发背景是为了提升移动设备上智能代理的用户体验,特别是在复杂任务处理方面。该产品定位于提高移动端的生产力,适用于各类用户。
开源的 AI 研究助手,集成多种外部资源。
SurfSense 是一款开源的 AI 研究助手,它将多种外部资源(如搜索引擎、Slack、Notion 等)整合在一起,帮助用户高效地进行研究和信息管理。该产品支持多种文件格式的上传与搜索,具备自然语言交互能力,并能快速生成内容。SurfSense 旨在提升研究效率,适合对知识管理有高需求的用户。
Seed-Coder 是一个开源的 8B 代码大型语言模型系列。
Seed-Coder 是字节跳动 Seed 团队推出的开源代码大型语言模型系列,包含基础、指令和推理模型,旨在通过最小的人力投入,自主管理代码训练数据,从而显著提升编程能力。该模型在同类开源模型中表现优越,适合于各种编码任务,定位于推动开源 LLM 生态的发展,适用于研究和工业界。
一个社区驱动的深度研究框架,结合语言模型与多种工具。
DeerFlow 是一个深度研究框架,旨在结合语言模型与如网页搜索、爬虫及 Python 执行等专用工具,以推动深入研究工作。该项目源于开源社区,强调贡献回馈,具备多种灵活的功能,适合各类研究需求。
用于生成和推荐笔记的可检索大型语言模型。
NoteLLM 是一款专注于用户生成内容的可检索大型语言模型,旨在提升推荐系统的性能。通过将主题生成与嵌入生成相结合,NoteLLM 提高了对笔记内容的理解与处理能力。该模型采用了端到端的微调策略,适用于多模态输入,增强了在多样化内容领域的应用潜力。其重要性在于能够有效提升笔记推荐的准确性和用户体验,特别适用于小红书等 UGC 平台。
代理法官,用于自动评估任务和提供奖励信号。
Agent-as-a-Judge 是一种新型的自动化评估系统,旨在通过代理系统的互相评估来提高工作效率和质量。该产品能够显著减少评估时间和成本,同时提供持续的反馈信号,促进代理系统的自我改进。它被广泛应用于 AI 开发任务中,特别是在代码生成领域。该系统具备开源特性,便于开发者进行二次开发和定制。
一个模型上下文协议服务器,用于 Excel 文件操作。
Excel MCP Server 是一个无须安装 Microsoft Excel 即可操作 Excel 文件的服务器,用户可以创建、读取和修改 Excel 工作簿。该工具的主要优点在于它的易用性和灵活性,支持多种 Excel 功能,并可通过 AI 代理进行文件操作。此产品适合需要频繁处理 Excel 文件的用户,如数据分析师、财务人员等。此工具是开源的,使用 Python 开发,便于在本地或远程服务器上运行。
Ubicloud是一种开源云,可在任何地方运行,提供弹性计算、块存储、负载均衡器、防火墙、托管PostgreSQL和GitHub Actions运行器。
Ubicloud是一个开源云平台,可在任何地方运行。它提供弹性计算、块存储、负载均衡器、防火墙、托管PostgreSQL和GitHub Actions运行器。通过自托管软件或使用托管服务,可将云成本降低3-10倍。
Zarin是首个开源AI平台,集成了200多个热门和最新的AI多模型,可生成图片、视频、音频、代码、学术论文等。
Zarin是一个开源AI平台,汇聚了200多个热门和最新的AI多模型,为用户提供生成图片、视频、音频、代码、学术论文等功能。该平台的主要优点是打破了不同AI平台之间切换的障碍,使用户能够在一个平台上完成多种任务。Zarin的背景信息是由Ibrohim Abdivokhidov开发。
一个旨在推动人工智能民主化的开源项目。
DeepSeek-Prover-V2-671B 是一个先进的人工智能模型,旨在提供强大的推理能力。它基于最新的技术,适用于多种应用场景。该模型是开源的,旨在促进人工智能技术的民主化与普及,降低技术壁垒,使更多开发者和研究者能够利用 AI 技术进行创新。通过使用该模型,用户可以提升他们的工作效率,推动各类项目的进展。
F Lite 是一款 10B 参数的扩散模型,专注于合法和安全内容。
F Lite 是由 Freepik 和 Fal 开发的一个大型扩散模型,具有 100 亿个参数,专门训练于版权安全和适合工作环境 (SFW) 的内容。该模型基于 Freepik 的内部数据集,包含约 8000 万张合法合规的图像,标志着公开可用的模型在这一规模上首次专注于合法和安全的内容。它的技术报告提供了详细的模型信息,并且使用了 CreativeML Open RAIL-M 许可证进行分发。该模型的设计旨在推动人工智能的开放性和可用性。
Simular AI 提供开放源代码的智能 AI 代理,以自动化计算机任务。
Simular 是一款领先的开放源代码计算机使用代理,通过人类般的计算机操作来自动化多种数字任务,提升工作效率。该产品由来自 DeepMind、Google 和 Baidu 等顶尖 AI 研究机构的专家团队开发,旨在通过开放的代理框架实现透明且可控的业务集成。
一个统一的图像编辑模型,支持多种用户指令。
Step1X-Edit 是一种实用的通用图像编辑框架,利用 MLLMs 的图像理解能力解析编辑指令,生成编辑令牌,并通过 DiT 网络解码为图像。其重要性在于能够有效满足真实用户的编辑需求,提升了图像编辑的便捷性和灵活性。
一键部署和扩展您喜爱的开源应用,价格为主流云主机的一半。
RepoCloud是一个开源应用云市场,让用户能够轻松部署和扩展他们喜爱的开源应用。它提供一键部署功能,并且价格仅为主流云主机的一半,旨在降低用户的部署和运营成本。
Kimi-Audio 是一个开源音频基础模型,擅长音频理解与生成。
Kimi-Audio 是一个先进的开源音频基础模型,旨在处理多种音频处理任务,如语音识别和音频对话。该模型在超过 1300 万小时的多样化音频数据和文本数据上进行了大规模预训练,具有强大的音频推理和语言理解能力。它的主要优点包括优秀的性能和灵活性,适合研究人员和开发者进行音频相关的研究与开发。
一套用于 DevOps 面试准备的练习题和资源。
devops-exercises 是一个旨在帮助求职者准备 DevOps 面试的资源库。它包含了各种技术和工具的练习题,帮助用户提高自己的技能和面试表现。该项目是开源的,适合所有希望在 DevOps 领域发展的人员。它涵盖了包括 Docker、Kubernetes、AWS 等热门技术,适合初学者和有经验的专业人士。该项目的使用完全免费,促进了社区的学习与成长。
开放源代码的 8B 参数文本到图像扩散模型。
Flex.2 是当前最灵活的文本到图像扩散模型,具备内置的重绘和通用控制功能。它是一个开源项目,由社区支持,旨在推动人工智能的民主化。Flex.2 具备 8 亿参数,支持 512 个令牌长度输入,并符合 OSI 的 Apache 2.0 许可证。此模型可以在许多创意项目中提供强大的支持。用户可以通过反馈不断改善模型,推动技术进步。
一个可以在一次传递中生成超逼真的对话的 TTS 模型。
Dia 是一个由 Nari Labs 开发的文本到语音(TTS)模型,具有 1.6 亿参数,能够直接从文本生成高度逼真的对话。该模型支持情感和语调控制,并能够生成非言语交流,如笑声和咳嗽。它的预训练模型权重托管在 Hugging Face 上,适用于英语生成。此产品对于研究和教育用途至关重要,能够推动对话生成技术的发展。
开源的全能 AI 助手,帮助完成各种任务。
Suna 是一个开源的 AI 助手,通过自然对话帮助用户轻松完成研究、数据分析和日常挑战。它结合强大的功能与直观的界面,能够高效解决复杂问题并自动化工作流程。Suna 的工具包包括无缝的浏览器自动化、文件管理、网站部署和与多种 API 的集成。其功能强大且灵活,适用于各种用户需求。
一个高效的强化学习框架,用于训练推理和搜索引擎调用的语言模型。
Search-R1 是一个强化学习框架,旨在训练能够进行推理和调用搜索引擎的语言模型(LLMs)。它基于 veRL 构建,支持多种强化学习方法和不同的 LLM 架构,使得在工具增强的推理研究和开发中具备高效性和可扩展性。
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