ASE+ACE
Sin estimación
No hay requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware en ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica lo cambia.
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?
- Organización
- University of Massachusetts Amherst
- Tipo de organización
- Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 1 September 1983
- Autores
- Andrew G. Barto, Richard S. Sutton, and Charles W. Anderson
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Robotics
- Tarea
- Pole balancing
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Parámetros
- 0.3K
- Datos de entrenamiento
- 500,000 tokens
The system consists of two parts: ACE and ASE, each with 162 weights (=324 parameters). Found in Figures 2 and 3.
"Runs consisted of 100 trials unless the run's duration exceeded 500 000 time steps (approximately 2.8 h of simulated real time)" "Almost all runs of the ASE/ACE system [...], were terminated after 500 000" (Section IX)
Entrenamiento de computación
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 cuán rápido responde el modelo terminado.
- Entrenamiento de computación
- 3.2 × 10⁸ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
324 * 2 * 500000 = 324000000 = 3.24e8. The calculation assumes "compute per forward pass" = "number of parameters" = "compute per backward pass". Their model only has a single layer and is trained with simple update rules instead of gradient descent. Training details are described in Section IX. Note that this is the compute for a single run; they appear to have repeated training 10 times for the ASE+ACE system.
El entrenamiento
Lo que se necesitó físicamente para entrenar: qué chips, cuántos, durante cuánto tiempo y qué consumió de la pared.
- Tiempo en tiempo real
- 3 hours
"Runs consisted of 100 trials unless the run's duration exceeded 500 000 time steps (approximately 2.8 h of simulated real time)" "Almost all runs of the ASE/ACE system [...], were terminated after 500 000" (Section IX)
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Frontier model
- Yes
- Por qué se rastrea
- Highly cited,Historical significance
- Registrar confianza
- Likely
- Citas
- 4,296
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- Neuronlike adaptive elements that can solve difficult learning control problems
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
ASE+ACE was published by University of Massachusetts Amherst, in United States of America, in September 1983. academia is the category the publisher falls under.
It works in Robotics, and is recorded as doing pole balancing.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Qué se utilizó para construirlo
Training it took roughly 3.2 × 10⁸ FLOP of computation — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
It was trained on about 500,000 tokens of text.
The reason it appears in this catalogue at all is highly cited,Historical significance.
Respuestas
ASE+ACE — Preguntas frecuentes
How much compute was used to train ASE+ACE?
Around 3.2 × 10⁸ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run ASE+ACE?
None. ASE+ACE is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is ASE+ACE open source?
The licensing for ASE+ACE was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does ASE+ACE have?
ASE+ACE has 0.3K parameters. The system consists of two parts: ACE and ASE, each with 162 weights (=324 parameters). Found in Figures 2 and 3. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created ASE+ACE?
ASE+ACE was published by University of Massachusetts Amherst, based in United States of America, categorised as academia.
When was ASE+ACE released?
ASE+ACE was published in September 1983. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is ASE+ACE used for?
ASE+ACE works in Robotics, and is recorded as handling pole balancing. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.