RT-2-X
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
- 13 October 2023
- Auteurs
- Open X-Embodiment Collaboration
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Robotics
- Tâche
- Robotic manipulation
- Modèle de base
- RT-2
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
- 55B
- Données d'entraînement
- tokens
55B
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
- Confident
- Citations
- 951
SOTA is claimed on Google Robot - Custom/internal evaluation "Emergent skills evaluation. To investigate the transfer of knowledge across robots, we conduct experiments with the Google Robot, assessing the performance on tasks like the ones shown in Fig. 5. These tasks involve objects and skills that are not present in the RT-2 dataset but occur in the Bridge dataset [95] for a different robot (the WidowX robot). Results are shown in Table II, Emergent Skills Evaluation column. Comparing rows (…
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
RT-2-X a été publié par Google DeepMind, dans le pays enregistré comme United States of America, durant October 2023. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Robotics, et est enregistré comme exécutant la tâche de robotic manipulation.
Son point de départ était un modèle de base existant, RT-2. C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.
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.
Comment il a été entraîné
Son critère d'inclusion : sOTA improvement.
Réponses
RT-2-X — questions courantes
RT-2-X— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google DeepMind, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
RT-2-X— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans October 2023. 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.
RT-2-X— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Robotics, et est enregistré comme gérant la tâche de robotic manipulation. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
RT-2-X— 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.
RT-2-X— 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.
RT-2-X— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 55B. 55B. 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.
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.