模型升级与开源 - π0.5模型通过知识隔离训练实现更强的开放世界泛化能力 是π0的升级版本 [3] - 项目开源并提供基于超1万小时机器人数据预训练的base模型 [5] 模型性能与基准测试 - π0.5模型在LIBERO基准测试中获得最先进性能 [9] - 模型在DROID数据集上通过知识隔离微调实现快速推理和良好语言跟随能力 [9] 框架支持与功能 - OpenPI同时提供π0和π0.5模型的PyTorch实现版本及原始JAX版本 [10] - PyTorch版本已在LIBERO基准测试中完成验证 涵盖推理与微调 [10] - 当前暂不支持π₀-FAST模型 混合精度训练 全分片数据并行训练 低秩自适应训练和训练期间的指数移动平均权重 [12]