UniPi
Καμία εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Τα βάρη αυτού του μοντέλου είναι OPEN, αλλά κανένας αριθμός παραμέτρων δεν έχει δημοσιευθεί γι' αυτό. Κάθε FIGURE μνήμης και ταχύτητας ξεκινά από αυτόν τον αριθμό, οπότε θα προτιμούσαμε να μην δείξουμε τίποτα παρά μια κατασκευασμένη εκτίμηση..
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,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,Georgia Institute of Technology,University of Alberta
- Τύπος οργανισμού
- Industry,Academia,Academia,Academia,Academia
- Χώρα
- United States of America, Canada
- Δημοσιευμένο
- 31 January 2023
- Συγγραφείς
- Yilun Du, Mengjiao Yang, Bo Dai, Hanjun Dai, Ofir Nachum, Joshua B. Tenenbaum, Dale Schuurmans, Pieter Abbeel
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Video, Robotics, Vision
- Εργασία
- Video generation
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.
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
Η εκπαίδευση run
Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.
- Υλικό εκπαίδευσης
- Google TPU v4
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
- Open — downloadable
- Πρόσβαση μοντέλου
- Open weights (unrestricted)
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Open source
https://github.com/flow-diffusion/AVDC MIT License
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Unknown
- Παραπομπές
- 503
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Learning Universal Policies via Text-Guided Video Generation
- Τελευταία ενημέρωση
- 25 May 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Υπόβαθρο
UniPi δημοσιεύθηκε από Google DeepMind,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,Georgia Institute of Technology,University of Alberta, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια January 2023. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως industry,Academia,Academia,Academia,Academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Video, Robotics, Vision, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του video generation.
Τα ανοιχτά βάρη είναι αυτά που τοποθετούν αυτή τη σελίδα στον υπολογιστή αντί να είναι μόνο στον κατάλογο: είναι ένα μοντέλο που μπορείς να κρατήσεις πραγματικά.
Απαντήσεις
UniPi — κοινές ερωτήσεις
UniPi— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Video, Robotics, Vision, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του video generation. Ένα ΜΟΝΤΕΛ μπορεί να φέρει πολλά από το καθένα, οπότε αυτές είναι οι περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε παρά περιορισμός σε ό,τι θα προσπαθήσει.
UniPi— πού μπορώ να το κατεβάσω;
Οι παράμετροι είναι δημοσιευμένες, αν και δεν κρατάμε σύνδεσμο αποθετηρίου γι' αυτό. Αυτή η ιστοσελίδα υπολογίζει τις απαιτήσεις υλικού αντί να φιλοξενεί αρχεία μοντέλων.
UniPi— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Δεν μπορούμε να πούμε. Έχει OPEN WEIGHTS, αλλά δεν έχει δημοσιευτεί καμία μέτρηση παραμέτρων για αυτό, και όλοι οι υπολογισμοί ΜΝΗΜΗΣ και ταχύτητας ξεκινούν από αυτόν τον αριθμό. Θα προτιμούσαμε να μην δείξουμε τίποτα από το να δώσουμε μια κατασκευασμένη εκτίμηση.
UniPi— είναι ανοιχτού κώδικα;
Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.
UniPi— πόσες παραμέτρους έχει;
Δεν έχει δημοσιευθεί αριθμός παραμέτρων γι' αυτό, γι' αυτό και δεν εμφανίζεται καμία τιμή μνήμης ή ταχύτητας σε αυτή τη σελίδα.
UniPi— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Google DeepMind,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,Georgia Institute of Technology,University of Alberta, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry,Academia,Academia,Academia,Academia.
UniPi— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε January 2023. 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.