RT-1 + AutoRT
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
- 4 January 2024
- Szerzők
- Michael Ahn, Debidatta Dwibedi, Chelsea Finn, Montse Gonzalez Arenas, Keerthana Gopalakrishnan, Karol Hausman, Brian Ichter, Alex Irpan, Nikhil Joshi, Ryan Julian, Sean Kirmani, Isabel Leal, Edward Lee, Sergey Levine, Yao Lu, Isabel Leal, Sharath Maddineni, Kanishka Rao, Dorsa Sadigh, Pannag Sanketi, Pierre Sermanet, Quan Vuong, Stefan Welker, Fei Xia, Ted Xiao, Peng Xu, Steve Xu, Zhuo Xu
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Robotics
- Feladat
- Robotic manipulation
- Alapmodell
- RT-1
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
- 35M
- Képzési adatok
- 207,000 tokens
from RT-1
"Data statistics: In total, 53 robots were used to collect 77,000 new episodes over the course of 7 months, with a peak load of over 20 simultaneous robots. Over 6,650 unique instructions appear in the dataset"
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
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- AutoRT: Embodied Foundation Models for Large Scale Orchestration of Robotic Agents
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
RT-1 + AutoRT ki lett adva által Google DeepMind, az országban rögzítve mint United States of America, alatt January 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Robotics, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása robotic manipulation.
Ez alapoz. RT-1. Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Mi került a felépítésébe
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 207,000 szöveg tokenjei
Válaszok
RT-1 + AutoRT — gyakori kérdések
RT-1 + AutoRT— Mire használják?
Működik a területen a Robotics, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot robotic manipulation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
RT-1 + AutoRT— 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.
RT-1 + AutoRT— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
RT-1 + AutoRT— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 35M. from RT-1. 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.
RT-1 + AutoRT— Ki készítette ezt?
Kiadta Google DeepMind, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
RT-1 + AutoRT— Mikor adták ki?
Kibocsátották a January 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..