Table Tennis Agent
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Google DeepMind
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 7 August 2024
- Szerzők
- 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…
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Robotics
- Feladat
- Sports
- Megközelítés
- Reinforcement learning
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 185K
- Képzési adatok
- 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…
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
"first learned robot agent that reaches amateur human-level performance in competitive table tennis"
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Achieving Human Level Competitive Robot Table Tennis
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Table Tennis Agent ki lett adva által Google DeepMind, az országban rögzítve mint United States of America, alatt August 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Robotics, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása sports.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Képzés és származás
A tanító készlet kb. futott 2,400,000,000 szöveg tokenjei
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.
Válaszok
Table Tennis Agent — gyakori kérdések
Table Tennis Agent— Mire használják?
Működik a területen a Robotics, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot sports. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Table Tennis Agent— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
Table Tennis Agent— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Table Tennis Agent— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 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. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
Table Tennis Agent— Ki készítette ezt?
Kiadta Google DeepMind, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Table Tennis Agent— Mikor adták ki?
Kibocsátották a August 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..