Table Tennis Agent
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Google DeepMind
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 7 August 2024
- Auteurs
- David B. D'Ambrosio, Saminda Abeyruwan, Laura Graesser, Atil Iscen, Heni Ben Amor, Alex Bewley, Barney J. Reed, Krista Reymann, Leila Takayama, Yuval Tassa, Krzysztof Choromanski, Erwin Coumans, Deepali Jain, Navdeep Jaitly, Natasha Jaques, Satoshi Kataoka, Yuheng Kuang, Nevena Lazic, Reza Mahjourian, Sherry Moore, Kenneth Oslund, Anish Shankar, Vikas Sindhwani, Vincent Vanhoucke, Grace Vesom, Pen…
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Robotics
- Tâche
- Sports
- Approche
- Reinforcement learning
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 185K
- Données d'entraînement
- 2,400,000,000 tokens
17 low level controllers with 10k parameters each: "Each policy is a dilated-gated CNN [22] following the architecture in [23] with 10k parameters... The final system contained 17 LLCs" One high-level controller with 4.5k parameters: "The style policy architecture, similar to the LLC but with only 4.5k parameters, has a (8, 128) observation space" spin classifier that is a 2-layer MLP of hidden sizes (128, 64) and input size 18, which is 10k parameters per o1 and Claude. So ~185k parameters …
~18k ball states "This iterative cycle of training models in simulation on the latest dataset, evaluating it in the real world, and using the annotated evaluation data to extend the dataset, can be repeated as many times as needed. We completed 7 cycles for rally balls and 2 cycles for serving balls over the course of 3 months with over 50 different human opponents, leading to a final dataset size of 14.2k initial ball states for rallies and 3.4k for serves. A summary of the dataset evolution i…
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Likely
"first learned robot agent that reaches amateur human-level performance in competitive table tennis"
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Achieving Human Level Competitive Robot Table Tennis
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Table Tennis Agent a été publié par Google DeepMind, dans le pays enregistré comme United States of America, durant August 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Robotics, et est enregistré comme exécutant la tâche de sports.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Entraînement et provenance
L'ensemble d'entraînement a duré environ 2,400,000,000 jetons de texte
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : sOTA improvement.
Réponses
Table Tennis Agent — questions courantes
Table Tennis Agent— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Robotics, et est enregistré comme gérant la tâche de sports. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Table Tennis Agent— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
Table Tennis Agent— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
Table Tennis Agent— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 185K. 17 low level controllers with 10k parameters each: "Each policy is a dilated-gated CNN [22] following the architecture in [23] with 10k parameters... The final system contained 17 LLCs" One high-level controller with 4.5k parameters: "The style policy architecture, similar to the LLC but with only 4.5k parameters, has a (8, 128) observation space" spin classifier that is a 2-layer MLP of hidden sizes (128, 64) and input size 18, which is 10k parameters per o1 and Claude. So ~185k parameters total. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
Table Tennis Agent— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google DeepMind, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
Table Tennis Agent— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans August 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.