RoboCat

Geschlossene Gewichtungen Google DeepMind,Google 1.2B Parameter June 2023

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,Google
Organisationsart
Industry,Industry
Land
United States of America
Veröffentlicht
20 June 2023
Autoren
Konstantinos Bousmalis, Giulia Vezzani, Dushyant Rao, Coline Devin, Alex X. Lee, Maria Bauza, Todor Davchev, Yuxiang Zhou, Agrim Gupta, Akhil Raju, Antoine Laurens, Claudio Fantacci, Valentin Dalibard, Martina Zambelli, Murilo Martins, Rugile Pevceviciute, Michiel Blokzijl, Misha Denil, Nathan Batchelor, Thomas Lampe, Emilio Parisotto, Konrad Żołna, Scott Reed, Sergio Gómez Colmenarejo, Jon Scholz…

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain
Robotics
Aufgabe
Robotic manipulation

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
1.2B

"Most of the experimental results are based on models with a 1.18B-parameter decoder-only transformer (Vaswani et al., 2017) with 24 layers, an embedding size of 2048, and a post-attention feedforward hidden size of 8196." page 8

Trainingsdaten
tokens

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

https://deepmind.google/discover/blog/robocat-a-self-improving-robotic-agent/

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Aufzeichnungsgenauigkeit
Speculative
Zitationen
96

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
RoboCat: A Self-Improving Foundation Agent for Robotic Manipulation
Zuletzt aktualisiert
25 May 2026

Was die Zahlen bedeuten

Hintergrund

RoboCat wurde veröffentlicht von Google DeepMind,Google, im Land aufgezeichnet als United States of America, während June 2023. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry,Industry.

Es funktioniert im Bereich von Robotics, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet robotic manipulation.

Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.

Antworten

RoboCat — Häufige Fragen

01

RoboCat— Ist es Open-Source?

Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.

02

RoboCat— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 1.2B. "Most of the experimental results are based on models with a 1.18B-parameter decoder-only transformer (Vaswani et al., 2017) with 24 layers, an embedding size of 2048, and a post-attention feedforward hidden size of 8196." page 8. 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.

03

RoboCat— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Google DeepMind,Google, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Industry.

04

RoboCat— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in June 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

05

RoboCat— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Robotics, und wird als Bewältigung der Aufgabe von robotic manipulation. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.

06

RoboCat— 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.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 25 May 2026

Die andere Richtung

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