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Avala es Fleet Learning Infrastructure for Physical AGI. Cada flota debería aprender de su propia experiencia. Avala está en la capa de infraestructura, debajo de su modelo. Usted entrena el modelo y es su dueño. Avala opera el ciclo que lo rodea: evaluación, diagnóstico de fallos, recolección, validación y release. Esta sección documenta el programa de fleet learning. Cubre el ciclo, los registros que Avala mantiene, los esquemas que Avala entrega y los informes que usted recibe.

El ciclo

Cada ciclo empieza con lo que su flota hace en el mundo real y termina con una release sobre la que usted puede entrenar.
1

Observar

Sus robots operan. Los rollouts, las intervenciones y los fallos llegan a Avala como grabaciones y eventos de flota. Consulte Ingesta de fallos.
2

Diagnosticar

Avala segmenta los rollouts, agrupa los fallos en una taxonomía de fallos y redacta un informe de brechas.
3

Evaluar

Avala puntúa la versión actual de su modelo en escenas de evaluación reservadas del mundo real. Consulte Evaluación.
4

Adquirir

Avala recolecta los datos que pide el informe de brechas. Cada lote apunta a celdas de cobertura concretas y cuenta solo horas aceptadas.
5

Entrenar

Usted entrena su modelo con la release. El entrenamiento queda de su lado.
6

Validar

Avala vuelve a evaluar la nueva versión del modelo en las mismas escenas reservadas e informa el cambio por modo de fallo.
7

Publicar

Avala publica una release versionada del dataset, con derechos verificados, junto con metadatos de secuencia y exportaciones para entrenamiento.
8

Observar

El nuevo modelo vuelve a su flota. Sus rollouts inician el siguiente ciclo.

Quién hace qué

Usted decide qué aprende el modelo y cuándo se despliega. Avala aporta la evidencia y los datos para cada decisión.

Cómo funciona un proyecto

Cada proyecto sigue los mismos cinco pasos. Cada paso produce un artefacto que usted puede inspeccionar.
  1. Fallo. Usted envía rollouts en los que el modelo falló o necesitó ayuda. Avala los lee como grabaciones y eventos de flota.
  2. Informe de brechas. Avala agrupa los fallos por modo de fallo y nombra las celdas de cobertura que faltan o tienen pocos datos.
  3. Brief. Avala convierte el informe de brechas en un brief de recolección. El brief enumera las celdas de cobertura objetivo, los límites de concentración, los criterios de aceptación y la cohorte de evaluación. Usted lo aprueba.
  4. Lote. Avala recolecta y revisa el lote. Cada entrega incluye un informe de cobertura y metadatos por secuencia.
  5. Reevaluación. Avala puntúa la siguiente versión de su modelo en las escenas reservadas. El informe de capacidades muestra qué cambió y fija la siguiente asignación.
Los informes de brechas, los briefs y los informes de capacidades se entregan como parte del programa. Usted puede leer los objetos que los respaldan, como grabaciones de flota, campañas de captura, datasets y slices, con los SDKs y el servidor MCP. Avala registra cada ciclo como un experimento de capacidad. El registro vincula la versión del modelo, el fallo, los datos y el resultado.

En esta sección

Experimentos de capacidad

El registro que vincula un fallo con los datos recolectados para él y el resultado medido.

Esquema de metadatos de secuencia

La etiqueta de resultado de cada secuencia, cómo se informa la validez técnica y cómo leer y exportar ambas.

Hora aceptada

La unidad que Avala entrega y los motivos de rechazo que Avala informa.

Cobertura

Celdas de cobertura, límites de concentración, verificaciones de solapamiento y el informe de cobertura.

Evaluación

Escenas reservadas, puntuación, métricas y el informe de capacidades.

Ingesta de fallos

Envíe rollouts y fallos con el SDK, la CLI y el servidor MCP.

Exportaciones

Importación y exportación de LeRobot, y lo que incluye cada release.