EfficientZero
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
- Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley,Shanghai Qi Zhi institute
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- China, United States of America
- Veröffentlicht
- 30 October 2021
- Autoren
- Weirui Ye, Shaohuai Liu, Thanard Kurutach, Pieter Abbeel, Yang Gao
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Games
- Aufgabe
- Atari
- Numerisches Format
- FP16
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.
- Trainingsdaten
- 100,000 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
- Open source
GPL-3.0 (copyleft + prohibits incorporating the software into proprietary software) https://github.com/YeWR/EfficientZero?tab=readme-ov-file
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
- Unknown
- Zitationen
- 324
"Our method is 176% and 163% better than the previous SoTA performance, in mean and median human normalized score respectively" Table 1 "EfficientZero achieves superhuman performance with only 2 hours of real-time game play. Our method is 176% and 163% better than the previous SoTA performance, in mean and median human normalized score respectively." Table 2: Scores achieved by EfficientZero (mean & standard deviation for 10 seeds) and some baselines on some low-dimensional environments on the…
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Mastering Atari Games with Limited Data
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
EfficientZero wurde veröffentlicht von Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley,Shanghai Qi Zhi institute, im Land aufgezeichnet als China, während October 2021. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Games, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet atari.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Was in den Aufbau geflossen ist
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 100,000 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.
Antworten
EfficientZero — Häufige Fragen
EfficientZero— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
EfficientZero— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
EfficientZero— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley,Shanghai Qi Zhi institute, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
EfficientZero— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in October 2021. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
EfficientZero— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Games, und wird als Bewältigung der Aufgabe von atari. 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.
EfficientZero— 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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