RT-1 + AutoRT
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Google DeepMind
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 4 January 2024
- Autores
- Michael Ahn, Debidatta Dwibedi, Chelsea Finn, Montse Gonzalez Arenas, Keerthana Gopalakrishnan, Karol Hausman, Brian Ichter, Alex Irpan, Nikhil Joshi, Ryan Julian, Sean Kirmani, Isabel Leal, Edward Lee, Sergey Levine, Yao Lu, Isabel Leal, Sharath Maddineni, Kanishka Rao, Dorsa Sadigh, Pannag Sanketi, Pierre Sermanet, Quan Vuong, Stefan Welker, Fei Xia, Ted Xiao, Peng Xu, Steve Xu, Zhuo Xu
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Robotics
- Tarea
- Robotic manipulation
- Modelo base
- RT-1
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 35M
- Datos de entrenamiento
- 207,000 tokens
from RT-1
"Data statistics: In total, 53 robots were used to collect 77,000 new episodes over the course of 7 months, with a peak load of over 20 simultaneous robots. Over 6,650 unique instructions appear in the dataset"
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Likely
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- AutoRT: Embodied Foundation Models for Large Scale Orchestration of Robotic Agents
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Fondo
RT-1 + AutoRT fue publicado por Google DeepMind, en el país registrado como United States of America, durante January 2024. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Robotics, y se registra como realizando la tarea de robotic manipulation.
Se basa en RT-1. Por eso comparte la forma y el tamaño general del modelo base.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Qué se necesitó para construirlo
El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 207,000 tokens de texto
Respuestas
RT-1 + AutoRT — preguntas comunes
RT-1 + AutoRT— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Robotics, y se registra como manejando la tarea de robotic manipulation. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
RT-1 + AutoRT— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
RT-1 + AutoRT— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
RT-1 + AutoRT— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 35M. from RT-1. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
RT-1 + AutoRT— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google DeepMind, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
RT-1 + AutoRT— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en January 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.