RT-2-X
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Google DeepMind
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 13 October 2023
- Autoren
- Open X-Embodiment Collaboration
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Robotics
- Aufgabe
- Robotic manipulation
- Basis-Modell
- RT-2
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 55B
- Trainingsdaten
- tokens
55B
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 951
SOTA is claimed on Google Robot - Custom/internal evaluation "Emergent skills evaluation. To investigate the transfer of knowledge across robots, we conduct experiments with the Google Robot, assessing the performance on tasks like the ones shown in Fig. 5. These tasks involve objects and skills that are not present in the RT-2 dataset but occur in the Bridge dataset [95] for a different robot (the WidowX robot). Results are shown in Table II, Emergent Skills Evaluation column. Comparing rows (…
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
RT-2-X wurde veröffentlicht von Google DeepMind, im Land aufgezeichnet als United States of America, während October 2023. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Robotics, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet robotic manipulation.
Der Ausgangspunkt war ein vorhandenes Basis-Modell, RT-2. Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Wie es trainiert wurde
Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.
Antworten
RT-2-X — Häufige Fragen
RT-2-X— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google DeepMind, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
RT-2-X— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in October 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
RT-2-X— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Robotics, und wird als Bewältigung der Aufgabe von robotic manipulation. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
RT-2-X— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
RT-2-X— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
RT-2-X— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 55B. 55B. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
Die andere Richtung
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