Leonardo

We are launching MolmoAct2, a fully open Action Reasoning Model for real-world robot deployment: open weights, training code, action tokenizer, and complete training data. The core move is to couple a spatial VLM backbone to a continuous action expert. 🧵👇

Two months ago, I vaguely posted a number: 0.9 FID, one-step, pixel space. Now it is 0.75, and can be even lower. Many wonder how. I thought it might end as a small FID prank: simple and deliberate. It started with one question: can FID be optimized directly, and what does it reveal? Introducing FD-loss.

@wey_gu 话说 arxiv pdf 好像放进去语言设置成英语但总结的也一直是中文

@leoliuym 1. 修啦，等下个版本哈

@tejgw Chronicle

Cursor for Slides is finally here Watch the first 47 seconds. Then try going back to your old deck tool Reply "Chronicle" + RT to get two months of Pro for free. Make sure you follow so I can DM you asap.

@wey_gu 1. 多行, 当行数特别多了好像会出现这个问题 2. 哦, 这样, 那估计是我之前没有没有学习成功或者我直接往library 中添加导致的

@leoliuym 1. 是说一行比较宽的情况对吧 2. 其实加入的那一刻，即使之后不点 learn 你说比如记录一下，研究一下，精读一下，都是会读取的，只不过学习有固定的读取模式哈。 learn 的过程是久一些的，不过设计初衷是不需要手动点 learn 的，丢进去那次安排的按需读取应该足够好用的，如果不够好我们再优化一下

@wey_gu 这俩之前好像都不太行 (刚才说错了, 不是 qwen, 是那个新出的阿里的 code plan, 我用的 kimi 2.5), 一开始我用的是 gpt 5.2, 当时是可以的, 但是耗的有点快

@leoliuym 好的好的，之前 100% 不可以的是啥 provider 哈？

@wey_gu 1. 那个 timeline 的输入框在粘贴进去很多文字右边没有滚动条 2. 加入的资料是只能在 library 中被学习对吧, 但是 library 中点 learn 有时候要学比较久, 如果在没有学完的时候点 timeline 或者其他页面, 再回去发现 learn 就中断了, 需要重新学

@wey_gu 现在用的 copilot 和qwen 的coding plan, 我重新配置了遍, 现在有时候可以了, 我再多试试, 不过还有两个其他问题:

@wey_gu 我现在放入链接, 只点击一个学习等操作都会触发这个

@leoliuym 请问触发条件是连续？还是？

@wey_gu 更新后还是这样🥲

@wey_gu 对之前 library 添加过的中的进行学习还是显示这样

@wey_gu OK, 我更新后现在好了

@leoliuym 您关了输入法试试呢，不知道有木有影响

@wey_gu 文档不是很大, 但是奇怪的是我把那个限额改成无限或者 100m之后还是会限额

@leoliuym 请问文档非常大么？ 可能是那里的计算 bug

@wey_gu 没事，那我用暗黑好了，好奇怪😂

@leoliuym 26 也没法复现 o(╥﹏╥)o 能确定您那边没调什么相关的设置么?

@wey_gu 是我用是 macOS Tahoe 26 的问题吗? 暗黑倒是正常的

@leoliuym 我居然无法重现！

@wey_gu 白色主题下记忆搜索栏字体颜色还是白色, 看不见了

@wey_gu 改成 100m 了然后点学习还是显示 budget exceeded

@wey_gu 谢谢, 不过还有一个问题, 现在加了一些文件到资料库看起来不会自动学习和参考, 我一个一个点击学习, 加多了后会一直 failed

@leoliuym @Carlfcar fixed, will be included in next version :)