CALM
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
- NVIDIA,Technion - Israel Institute of Technology
- Type d'organisation
- Industry,Academia
- Pays
- United States of America, Israel
- Publié
- 6 August 2023
- Auteurs
- Chen Tessler, Yoni Kasten, Yunrong Guo, Shie Mannor, Gal Chechik, Xue Bin Peng
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Robotics
- Tâche
- Animal (human/non-human) imitation
- 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.
- Données d'entraînement
- tokens
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA A100
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.
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Confiance d'enregistrement
- Unknown
- Citations
- 122
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- CALM: Conditional Adversarial Latent Models for Directable Virtual Characters
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
CALM a été publié par NVIDIA,Technion - Israel Institute of Technology, dans le pays enregistré comme United States of America, durant August 2023. L'organisation de publication est catégorisée comme industry,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Robotics, et est enregistré comme exécutant la tâche de animal (human/non-human) imitation.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Réponses
CALM — questions courantes
CALM— 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.
CALM— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
CALM— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
CALM— qui l'a créé ?
Il a été publié par NVIDIA,Technion - Israel Institute of Technology, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Academia.
CALM— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans August 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.
CALM— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Robotics, et est enregistré comme gérant la tâche de animal (human/non-human) imitation. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
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.