RT-2-X
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
- 13 October 2023
- Autores
- Open X-Embodiment Collaboration
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-2
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
- 55B
- Datos de entrenamiento
- tokens
55B
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
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Por qué se rastrea
- SOTA improvement
- Confianza de registro
- Confident
- Citas
- 951
SOTA is claimed on Google Robot - Custom/internal evaluation "Emergent skills evaluation. To investigate the transfer of knowledge across robots, we conduct experiments with the Google Robot, assessing the performance on tasks like the ones shown in Fig. 5. These tasks involve objects and skills that are not present in the RT-2 dataset but occur in the Bridge dataset [95] for a different robot (the WidowX robot). Results are shown in Table II, Emergent Skills Evaluation column. Comparing rows (…
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
De dónde vino
RT-2-X fue publicado por Google DeepMind, en el país registrado como United States of America, durante October 2023. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Robotics, y se registra como realizando la tarea de robotic manipulation.
Su punto de partida fue un modelo base existente, RT-2. 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.
Cómo fue entrenado
Su criterio de inclusión: sOTA improvement.
Respuestas
RT-2-X — preguntas comunes
RT-2-X— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google DeepMind, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
RT-2-X— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 2023. 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.
RT-2-X— ¿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-2-X— ¿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-2-X— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
RT-2-X— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 55B. 55B. 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.
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.