AI News Watcher
Tuesday, Jul 21, 2026  ·  Daily briefing
Feed Telegram
Daily briefing · By AI News Watcher · Jul 21, 2026 · 1 min read · HuggingFace ← Back to feed

Hugging Face Grabette: учи роботов, записывая рукой — без робота daily

Главное узкое место в обучении роботов — данные, а не модели.

Hugging Face Grabette: учи роботов, записывая рукой — без робота
Редакция · Daily briefing

Разработка моделей для роботов уперлась не в алгоритмы и GPU, а в данные. Hugging Face представил Grabette — открытую систему, которая позволяет собирать их без самого робота. Это недорогой способ для записи манипуляций, устраняющий необходимость в дорогостоящем оборудовании и сложных настройках.

Grabette — это ручной гриппер, оснащенный двумя камерами: широкоугольной «рыбий глаз» для контекстного обзора и RGBD-камерой для надежного отслеживания траектории движения по шести степеням свободы (6-DoF). Система регистрирует действия пользователя, а затем эти данные могут быть использованы для обучения робота. Сама Grabette вдохновлена проектом Universal Manipulation Interface (UMI) Стэнфордского университета, который уже доказал эффективность такого подхода.

Данные, записанные с помощью Grabette, можно обрабатывать прямо в браузере. Система интегрирована с современной открытой экосистемой: для работы с датасетами используется LeRobot, а для их публикации — Hugging Face Hub. Такой подход делает сбор демонстраций доступным для широкого круга пользователей, которые могут внести свой вклад в создание большого, открытого и совместного датасета манипуляций, который ни одна лаборатория не смогла бы собрать в одиночку.

В семейство Grabette также входит Gripette — роботизированный концевой эффектор, аппаратный аналог ручного устройства. Он предназначен для выполнения движений, которым научился робот после обучения на данных, собранных Grabette.

Grabette указывает на фокус Hugging Face на демократизацию доступа к данным для робототехники. Если сбор данных станет таким же простым, как съемка видео, это ускорит разработку физического ИИ. Однако успех проекта будет зависеть от активности сообщества и готовности делиться собранными датасетами.

Дополнительные источники

  1. https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-Edge
  2. https://github.com/pollen-robotics/grabette
  3. https://src.stanford.edu/demo/demo-3
  4. https://replicate.com/pricing

Источники

  1. https://huggingface.co/blog/grabette external
  2. https://huggingface.co/blog/nvidia/cosmos3edge external
  3. https://huggingface.co/changelog/egress external
→ Опубликовано в Telegram: @agentic_ai_news/726