UniPi

Otevřít váhy Google DeepMind,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,Georgia Institute of Technology,University of Alberta January 2023

Žádný odhad

Žádné hardwarové požadavky pro tento model

Hmotnosti tohoto modelu jsou otevřené, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn. Každé číslo týkající se paměti a rychlosti vychází z této hodnoty, takže bychom raději nic neukázali, než fabrikaovaný odhad..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace
Google DeepMind,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,Georgia Institute of Technology,University of Alberta
Typ organizace
Industry,Academia,Academia,Academia,Academia
Země
United States of America, Canada
Publikováno
31 January 2023
Autoři
Yilun Du, Mengjiao Yang, Bo Dai, Hanjun Dai, Ofir Nachum, Joshua B. Tenenbaum, Dale Schuurmans, Pieter Abbeel

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Video, Robotics, Vision
Úkol
Video generation

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

Výcviková data
tokens

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware
Google TPU v4

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti
Open — downloadable
Přístup k modelu
Open weights (unrestricted)
Tréninkový kód
Open source

https://github.com/flow-diffusion/AVDC MIT License

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry
Unknown
Citace
503

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Learning Universal Policies via Text-Guided Video Generation
Nap poslední aktualizace
25 May 2026

Co čísla znamenají

Pozadí

UniPi byl zveřejněn Google DeepMind,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,Georgia Institute of Technology,University of Alberta, v zemi zaznamenané jako United States of America, během January 2023. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry,Academia,Academia,Academia,Academia.

funguje v oblasti Video, Robotics, Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol video generation.

Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet.

Odpovědi

UniPi — běžné otázky

01

UniPi— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Video, Robotics, Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol video generation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

02

UniPi— kde si to mohu stáhnout?

Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.

03

UniPi— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nemůžeme říct. Má otevřené váhy, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn a každý výpočet paměti a rychlosti začíná od toho čísla. Raději bychom ukázali nic než vykonstruovaný odhad.

04

UniPi— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

05

UniPi— kolik má parametrů?

Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.

06

UniPi— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Google DeepMind,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,Georgia Institute of Technology,University of Alberta, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Academia,Academia,Academia,Academia.

07

UniPi— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v January 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 25 May 2026

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.