Robot Parkour
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
- Shanghai Qi Zhi institute,Stanford University,Carnegie Mellon University (CMU),Tsinghua University
- Tipo de Organización
- Academia,Academia,Academia
- País
- China, United States of America
- Publicado
- 12 September 2023
- Autores
- Ziwen Zhuang, Zipeng Fu, Jianren Wang, Christopher Atkeson, Soeren Schwertfeger, Chelsea Finn, Hang Zhao
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Robotics
- Tarea
- Animal (human/non-human) imitation
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
- 500K
- Datos de entrenamiento
- tokens
Parkour policy details on page 8, table 11.
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA GeForce RTX 3090
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
- Open source
MIT license for training and inference code: https://github.com/ZiwenZhuang/parkour
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
- 274
I do not see any standard benchmarks that they are claiming SOTA on
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Robot Parkour Learning
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
De dónde vino
Robot Parkour fue publicado por Shanghai Qi Zhi institute,Stanford University,Carnegie Mellon University (CMU),Tsinghua University, en el país registrado como China, durante September 2023. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Academia,Academia.
Funciona en el dominio de Robotics, y se registra como realizando la tarea de animal (human/non-human) imitation.
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
La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: sOTA improvement.
Respuestas
Robot Parkour — preguntas comunes
Robot Parkour— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Robot Parkour— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 500K. Parkour policy details on page 8, table 11. 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.
Robot Parkour— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Shanghai Qi Zhi institute,Stanford University,Carnegie Mellon University (CMU),Tsinghua University, basado en China, una organización categorizada como academia,Academia,Academia.
Robot Parkour— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 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.
Robot Parkour— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Robotics, y se registra como manejando la tarea de animal (human/non-human) imitation. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
Robot Parkour— ¿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.
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.