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SmolVLA is a compact, efficient Vision-Language-Action (VLA) model designed for affordable robotics, trainable on a single GPU and deployable on consumer hardware, while matching the performance of much larger VLAs through community-driven data. **Original paper:** (SmolVLA: A Vision-Language-Action Model for Affordable and Efficient Robotics)[https://arxiv.org/abs/2506.01844] **Reference implementation:** https://github.com/huggingface/lerobot - **Inputs:** images (multi-view), proprio/state, optional language instruction - **Outputs:** continuous actions - **Training objective:** flow matching - **Action representation:** continuous - **Intended use:** Base model to fine tune on your specific use case

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xvla-base

lerobot

X-VLA is a Vision-Language-Action foundation model that uses soft prompts to handle cross-embodiment and cross-domain robot control within a unified Transformer architecture. **Original paper:** X-VLA: Soft-Prompted Transformer as Scalable Cross-Embodiment Vision-Language-Action Model **Reference implementation:** https://github.com/2toinf/X-VLA **LeRobot implementation:** Follows the original reference code for compatibility. For full installation details (including optional video dependencies such as ffmpeg for torchcodec), see the official documentation: https://huggingface.co/docs/lerobot/installation

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