MetaMimic
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
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 11 October 2018
- Autores
- Tom Le Paine, Sergio Gomez
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
- Enfoque
- Reinforcement learning
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
- 22M
- Datos de entrenamiento
- tokens
"This representational demand motivates the introduction of high-capacity deep neural networks. We found the architecture, shown in Figure 3, with residual connections, 20 convolution layers with 512 channels for a total of 22 million parameters, and instance normalization to drastically improve performance, as shown in Figure 6 of the Experiments section."
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
- Citas
- 26
"By retaining and taking advantage of all its experiences, MetaMimic also substantially outperforms the state-of-the-art D4PG RL agent, when D4PG uses only the current task experiences." I haven't found any standard benchmarks or metrics that they claim SOTA on
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- One-Shot High-Fidelity Imitation: Training Large-Scale Deep Nets with RL
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Fondo
MetaMimic fue publicado por Google, en el país registrado como United States of America, durante October 2018. La organización editora está clasificada como 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.
Qué se necesitó para construirlo
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: sOTA improvement.
Respuestas
MetaMimic — preguntas comunes
MetaMimic— ¿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.
MetaMimic— ¿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.
MetaMimic— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
MetaMimic— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 22M. "This representational demand motivates the introduction of high-capacity deep neural networks. We found the architecture, shown in Figure 3, with residual connections, 20 convolution layers with 512 channels for a total of 22 million parameters, and instance normalization to drastically improve performance, as shown in Figure 6 of the Experiments section.". 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.
MetaMimic— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
MetaMimic— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 2018. 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.