Rubik's cube ADR robot
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
- OpenAI
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 15 October 2019
- Autores
- Ilge Akkaya, Marcin Andrychowicz, Maciek Chociej, Mateusz Litwin, Bob McGrew, Arthur Petron, Alex Paino, Matthias Plappert, Glenn Powell, Raphael Ribas, Jonas Schneider, Nikolas Tezak, Jerry Tworek, Peter Welinder, Lilian Weng, Qiming Yuan, Wojciech Zaremba, Lei Zhang
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
- 27.8M
- Datos de entrenamiento
- tokens
Table 13 on pg. 44 of the Cube paper, saved in "RL papers" folder. Sum of all the trainable parameters (dominated by the value and policy networks). source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389
" The cumulative amount of experience over that period used for training on the Rubik’s cube is roughly 13 thousand years, which is on the same order of magnitude as the 40 thousand years used by OpenAI Five" 13/40 * 1.92e8 = 6.24e7 EDIT 2024-05-30: OpenAI Five entry was updated in 2022 to reflect a better understanding of dataset, true size is on the order of 4.5e11 13/40 * 4.5e11 = 1.46e11
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 8.5 × 10²⁰ FLOP
- Cómo se estableció
- Third-party estimation
source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389
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 Tesla V100 DGXS 32 GB
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.
- Confianza de registro
- Likely
- Citas
- 1,359
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Solving Rubik’s Cube with a Robot Hand
- Última actualización
- 1 January 2026
Qué significan los números
Qué es este modelo
Rubik's cube ADR robot fue publicado por OpenAI, en el país registrado como United States of America, durante October 2019. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Robotics, y se registra como realizando la tarea de robotic manipulation.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Cómo fue entrenado
Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 8.5 × 10²⁰ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Respuestas
Rubik's cube ADR robot — preguntas comunes
Rubik's cube ADR robot— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Rubik's cube ADR robot— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 27.8M. Table 13 on pg. 44 of the Cube paper, saved in "RL papers" folder. Sum of all the trainable parameters (dominated by the value and policy networks). source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389. 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.
Rubik's cube ADR robot— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por OpenAI, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Rubik's cube ADR robot— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 2019. 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.
Rubik's cube ADR robot— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Robotics, y se registra como manejando la tarea de robotic manipulation. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
Rubik's cube ADR robot— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 8.5 × 10²⁰ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
Rubik's cube ADR robot— ¿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.