UniPi
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle sont open, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour celui-ci. Chaque chiffre de mémoire et de vitesse commence à partir de ce nombre, donc nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée..
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,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,Georgia Institute of Technology,University of Alberta
- Type d'organisation
- Industry,Academia,Academia,Academia,Academia
- Pays
- United States of America, Canada
- Publié
- 31 January 2023
- Auteurs
- Yilun Du, Mengjiao Yang, Bo Dai, Hanjun Dai, Ofir Nachum, Joshua B. Tenenbaum, Dale Schuurmans, Pieter Abbeel
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Video, Robotics, Vision
- Tâche
- Video generation
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
- Google TPU v4
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
- Open — downloadable
- Accès au modèle
- Open weights (unrestricted)
- Code d'entraînement
- Open source
https://github.com/flow-diffusion/AVDC MIT License
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.
- Confiance d'enregistrement
- Unknown
- Citations
- 503
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Learning Universal Policies via Text-Guided Video Generation
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
UniPi a été publié par Google DeepMind,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,Georgia Institute of Technology,University of Alberta, dans le pays enregistré comme United States of America, durant January 2023. Cela provient d'une organisation classée comme industry,Academia,Academia,Academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Video, Robotics, Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de video generation.
Les poids étant ouverts, c'est ce qui place cette page dans le calculateur plutôt que seulement dans le catalogue : c'est un modèle que vous pouvez réellement tenir.
Réponses
UniPi — questions courantes
UniPi— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Video, Robotics, Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de video generation. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
UniPi— où puis-je le télécharger ?
Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.
UniPi— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Nous ne pouvons pas dire. Il a des poids ouverts, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour cela, et chaque calcul de mémoire et de vitesse part de ce nombre. Nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée.
UniPi— est-ce que c'est open source ?
Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.
UniPi— 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.
UniPi— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google DeepMind,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,Georgia Institute of Technology,University of Alberta, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Academia,Academia,Academia,Academia.
UniPi— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans January 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.
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.