刘年丰：成为宇树“核心生态合作伙伴”，意味着我们的具身智能模型能够与宇树的高性能机器人平台深度融合。宇树机器人在运动控制和硬件设计上具备领先优势，出货量持续增长。作为生态伙伴，我们将自研的具身大脑集成至宇树整机，赋予其执行复杂任务的能力。这种模式下，可使机器人更快地进入工业、巡检等实际作业场景，宇树的规模化出货也带动了我们的业务落地。
该流程首先使用 TRL/SFTTrainer 对 JSONL 格式的训练数据上的 google/functiongemma-270m-it 基础模型进行微调。训练完成后，使用 ai-edge-torch 和 dynamic_int8 量化算法将模型转换为 TFLite 格式。最后一步取决于目标运行时环境：对于 MediaPipe，将 TFLite 模型与分词器和停止标记合并到一个 .task 包中，该包可在 iOS、Android 和 Web 上运行。或者，你可以将其打包为 .litertlm 格式，用于 LiteRT-LM 运行时，该运行时提供 NPU 加速和更广泛的平台支持，包括桌面平台。
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