Reddit r/robotics· /u/Shaye_PrismaX·· 2 小时前精选AI 评分78
PrismaX分享π0.5策略跨YAM设备迁移：微调消融、延迟bug与16GB显存部署
Getting a π0.5 policy trained on one YAM rig to work on another: fine-tuning ablations, a latency bug, and fitting it in 16 GB
AI 导读
PrismaX团队分享了把在一个YAM设备上训练的π0.5策略迁移到另一台YAM设备上的实践，涵盖微调消融、延迟排查和显存压缩三部分。微调方面，只训练动作专家得到51%抓取率和12%掉落率，全量微调为89%和53%，r=128 LoRA为84%和59%且占用32GB；强光会让仅训练动作专家的检查点性能约减半。
推荐理由
原文给出π0.5策略跨设备迁移的微调消融、延迟排查与显存压缩细节，可复用到小实验室的现有设备。
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