RoboCat

Pesos cerrados Google DeepMind,Google 1.2B parámetros June 2023

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,Google
Tipo de Organización
Industry,Industry
País
United States of America
Publicado
20 June 2023
Autores
Konstantinos Bousmalis, Giulia Vezzani, Dushyant Rao, Coline Devin, Alex X. Lee, Maria Bauza, Todor Davchev, Yuxiang Zhou, Agrim Gupta, Akhil Raju, Antoine Laurens, Claudio Fantacci, Valentin Dalibard, Martina Zambelli, Murilo Martins, Rugile Pevceviciute, Michiel Blokzijl, Misha Denil, Nathan Batchelor, Thomas Lampe, Emilio Parisotto, Konrad Żołna, Scott Reed, Sergio Gómez Colmenarejo, Jon Scholz…

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

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
1.2B

"Most of the experimental results are based on models with a 1.18B-parameter decoder-only transformer (Vaswani et al., 2017) with 24 layers, an embedding size of 2048, and a post-attention feedforward hidden size of 8196." page 8

Datos de entrenamiento
tokens

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

https://deepmind.google/discover/blog/robocat-a-self-improving-robotic-agent/

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
Speculative
Citas
96

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia
RoboCat: A Self-Improving Foundation Agent for Robotic Manipulation
Última actualización
25 May 2026

Qué significan los números

Fondo

RoboCat fue publicado por Google DeepMind,Google, en el país registrado como United States of America, durante June 2023. Sale de una organización categorizada como industry,Industry.

Funciona en el dominio de Robotics, y se registra como realizando la tarea de robotic manipulation.

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.

Respuestas

RoboCat — preguntas comunes

01

RoboCat— ¿Es de código abierto?

No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.

02

RoboCat— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 1.2B. "Most of the experimental results are based on models with a 1.18B-parameter decoder-only transformer (Vaswani et al., 2017) with 24 layers, an embedding size of 2048, and a post-attention feedforward hidden size of 8196." page 8. 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.

03

RoboCat— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Google DeepMind,Google, basado en United States of America, una organización categorizada como industry,Industry.

04

RoboCat— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en June 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.

05

RoboCat— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Robotics, y se registra como manejando la tarea de robotic manipulation. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.

06

RoboCat— ¿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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 25 May 2026

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.