Table Tennis Agent
Καμία εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Δεν έχει δημοσιευτεί το βάρος για αυτό το μοντέλο, επομένως δεν μπορεί να κατέβει ή να τρέξει σε δικό σας υλικό σε οποιοδήποτε μέγεθος. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του, και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- Google DeepMind
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 7 August 2024
- Συγγραφείς
- David B. D'Ambrosio, Saminda Abeyruwan, Laura Graesser, Atil Iscen, Heni Ben Amor, Alex Bewley, Barney J. Reed, Krista Reymann, Leila Takayama, Yuval Tassa, Krzysztof Choromanski, Erwin Coumans, Deepali Jain, Navdeep Jaitly, Natasha Jaques, Satoshi Kataoka, Yuheng Kuang, Nevena Lazic, Reza Mahjourian, Sherry Moore, Kenneth Oslund, Anish Shankar, Vikas Sindhwani, Vincent Vanhoucke, Grace Vesom, Pen…
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Robotics
- Εργασία
- Sports
- Προσέγγιση
- Reinforcement learning
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- παράμετροι
- 185K
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- 2,400,000,000 tokens
17 low level controllers with 10k parameters each: "Each policy is a dilated-gated CNN [22] following the architecture in [23] with 10k parameters... The final system contained 17 LLCs" One high-level controller with 4.5k parameters: "The style policy architecture, similar to the LLC but with only 4.5k parameters, has a (8, 128) observation space" spin classifier that is a 2-layer MLP of hidden sizes (128, 64) and input size 18, which is 10k parameters per o1 and Claude. So ~185k parameters …
~18k ball states "This iterative cycle of training models in simulation on the latest dataset, evaluating it in the real world, and using the annotated evaluation data to extend the dataset, can be repeated as many times as needed. We completed 7 cycles for rally balls and 2 cycles for serving balls over the course of 3 months with over 50 different human opponents, leading to a final dataset size of 14.2k initial ball states for rallies and 3.4k for serves. A summary of the dataset evolution i…
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.
- Βάρη
- Closed — provider access only
- Πρόσβαση μοντέλου
- Unreleased
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Unreleased
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Γιατί παρακολουθείται
- SOTA improvement
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Likely
"first learned robot agent that reaches amateur human-level performance in competitive table tennis"
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Achieving Human Level Competitive Robot Table Tennis
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Από πού προήλθε
Table Tennis Agent δημοσιεύθηκε από Google DeepMind, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια August 2024. Η κατηγορία στην οποία υπάγεται ο εκδότης είναι industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Robotics, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του sports.
Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί ποτέ, οπότε μπορεί να προσεγγιστεί μόνο μέσω του παρόχου του. Καμία κάρτα γραφικών δεν αλλάζει αυτό.
Εκπαίδευση και προελεύσεις
Το σύνολο εκπαίδευσης εκτελέστηκε σε περίπου 2,400,000,000 κωδικοί κειμένου
Αυτή παρακολουθείται στο υποκείμενο σύνολο δεδομένων για έναν συγκεκριμένο λόγο: sOTA improvement.
Απαντήσεις
Table Tennis Agent — κοινές ερωτήσεις
Table Tennis Agent— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Robotics, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του sports. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.
Table Tennis Agent— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Κανένα. Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο - τα βάρη του δεν δημοσιεύθηκαν ποτέ, οπότε δεν μπορεί να κατέβει ή να εκτελεστεί σε δικό σας υλικό σε καμία τιμή. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του.
Table Tennis Agent— είναι ανοιχτού κώδικα;
Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.
Table Tennis Agent— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 185K. 17 low level controllers with 10k parameters each: "Each policy is a dilated-gated CNN [22] following the architecture in [23] with 10k parameters... The final system contained 17 LLCs" One high-level controller with 4.5k parameters: "The style policy architecture, similar to the LLC but with only 4.5k parameters, has a (8, 128) observation space" spin classifier that is a 2-layer MLP of hidden sizes (128, 64) and input size 18, which is 10k parameters per o1 and Claude. So ~185k parameters total. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.
Table Tennis Agent— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Google DeepMind, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
Table Tennis Agent— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε August 2024. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.