Robot Parkour
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
- Shanghai Qi Zhi institute,Stanford University,Carnegie Mellon University (CMU),Tsinghua University
- Organisationsart
- Academia,Academia,Academia
- Land
- China, United States of America
- Veröffentlicht
- 12 September 2023
- Autoren
- Ziwen Zhuang, Zipeng Fu, Jianren Wang, Christopher Atkeson, Soeren Schwertfeger, Chelsea Finn, Hang Zhao
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Robotics
- Aufgabe
- Animal (human/non-human) imitation
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
- 500K
- Trainingsdaten
- tokens
Parkour policy details on page 8, table 11.
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA GeForce RTX 3090
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
- Open source
MIT license for training and inference code: https://github.com/ZiwenZhuang/parkour
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
- 274
I do not see any standard benchmarks that they are claiming SOTA on
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Robot Parkour Learning
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Robot Parkour wurde veröffentlicht von Shanghai Qi Zhi institute,Stanford University,Carnegie Mellon University (CMU),Tsinghua University, im Land aufgezeichnet als China, während September 2023. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Robotics, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet animal (human/non-human) imitation.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Wie es trainiert wurde
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: sOTA improvement.
Antworten
Robot Parkour — Häufige Fragen
Robot Parkour— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Robot Parkour— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 500K. Parkour policy details on page 8, table 11. 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.
Robot Parkour— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Shanghai Qi Zhi institute,Stanford University,Carnegie Mellon University (CMU),Tsinghua University, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Academia.
Robot Parkour— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Robot Parkour— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Robotics, und wird als Bewältigung der Aufgabe von animal (human/non-human) imitation. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Robot Parkour— 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.
Die andere Richtung
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