繁體版於 2026 年 10 月 31 日上線。以下另列原資料修訂日,舊版紀錄不因本地化變成新發布。原資料修訂:
先看機體和指令,再看名字
- 2 米短跑:原型 XL330 機體,walk 槽位,checkpoint 1000,按速度與轉向指令執行。
- 輪式短跑:walk 槽位,必須有 rollers,checkpoint 2999;指令對應推行、滑行、剎車和航向誤差。
- 1.5 米爬坡:walk 槽位,checkpoint 1000;是對應坡道任務的參考模型,不是任意地形通行證明。
- 坐站才藝:sitstand 槽位,checkpoint 2000;第一項 twist 為 1 時坐下、0 時站起,另有頭部角度指令。
manifest 都宣告 schema 2、model API 1、61 輸入、14 動作和 50 Hz。還要核對 servos、accessories、entry_pose 與 command.encoding,尤其不能把 HD-1910 復刻機當作同一套硬體。契約說明。
只換一個槽位,並儲存原來的覆蓋
先儲存 version、policy list、health,確認執行時接受 manifest,再在有支撐的測試區域嘗試。以下示例固定到本站核查的短跑模型;load 會跨重啟保留,最後一行會恢復官方預設。
sudo robotctl policy load walk pollen-robotics/microduck-sprint-2m-reference@62afcc461f1d4a5ac22bfbff55ce4900c1afba32
robotctl policy list
robotctl health
sudo robotctl policy reset walkreset 恢復的是官方預設,不會替你找回之前的個人模型。原槽位有覆蓋時,先儲存倉庫、版本和檔名。模型卡說明歸一化已經封裝在 ONNX 內,自寫執行器應輸入原始觀測,別重複歸一化。原模型卡。
坐站模型必須放在 sitstand;撤銷時也要針對這個槽位:
sudo robotctl policy reset sitstand
robotctl policy list
robotctl health可以看權重,但暫不能宣稱完整復現訓練
公開 Hub 有權重、檢查點和訓練後設資料。不過模型卡引用的 pollen-robotics/microduck-challenges 倉庫,在本站 10 月 8 日匿名檢查時返回 404。本站能核對模型檔案與 manifest,不能核對未公開可訪問的訓練原始碼。
才藝模型卡的摘要任務名為 Mjlab-GotATalent-MicroDuck,命令卻用 Mjlab-SwagContest-MicroDuck。拿到對應原始碼後先確認任務註冊,再投入算力;同一個 seed 也不保證 GPU 訓練權重逐位相同。才藝模型卡。
結果應有條件和恢復記錄
這四個倉庫的 Hub 後設資料在 10 月 1 日更新,本站 10 月 8 日核查。它們是官方參考,不是本站測得的競賽排名。分享時附固定版本、附件、開始/停止表現、支撐條件和 reset 結果;可在相關討論交流。
來源與核查日期
資料核查於 2026年10月8日 · 已核查原始資料
- 原始資料 1 · huggingface.co / manifest.json ↗
- 原始資料 2 · huggingface.co / manifest.json ↗
- 原始資料 3 · huggingface.co / manifest.json ↗
- 原始資料 4 · huggingface.co / manifest.json ↗
- 原始資料 5 · huggingface.co / README.md ↗
- 原始資料 6 · huggingface.co / README.md ↗
- 原始資料 7 · github.com / policy-manifest.md ↗
- 原始資料 8 · github.com / cheatsheet.md ↗