UniPi
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
Ez a modell súlyai nyilvánosak, de a paraméterszámokat nem tették közzé. Minden memória- és sebességszám ebből a számból indul, ezért inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést..
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,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,Georgia Institute of Technology,University of Alberta
- Szervezet típusa
- Industry,Academia,Academia,Academia,Academia
- Ország
- United States of America, Canada
- Közölt
- 31 January 2023
- Szerzők
- Yilun Du, Mengjiao Yang, Bo Dai, Hanjun Dai, Ofir Nachum, Joshua B. Tenenbaum, Dale Schuurmans, Pieter Abbeel
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Video, Robotics, Vision
- Feladat
- Video generation
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- tokens
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- Google TPU v4
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
- Open — downloadable
- Modell hozzáférés
- Open weights (unrestricted)
- Képzés kód
- Open source
https://github.com/flow-diffusion/AVDC MIT License
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
- Hivatkozások
- 503
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Learning Universal Policies via Text-Guided Video Generation
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
UniPi ki lett adva által Google DeepMind,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,Georgia Institute of Technology,University of Alberta, az országban rögzítve mint United States of America, alatt January 2023. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry,Academia,Academia,Academia,Academia.
Működik a területen a Video, Robotics, Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása video generation.
A nyílt súlyok az okai annak, hogy ez az oldal a kalkulátorban van, és nem csak a katalógusban: ez egy olyan modell, amit valójában meg tudsz tartani.
Válaszok
UniPi — gyakori kérdések
UniPi— Mire használják?
Működik a területen a Video, Robotics, Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot video generation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
UniPi— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
UniPi— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Nem tudjuk megmondani. Nyílt súlyai vannak, de a paraméterek számát nem tették közzé, és minden memória- és sebességszámítás ebből a számból indul. Inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést.
UniPi— Nyílt forráskódú?
Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.
UniPi— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
UniPi— Ki készítette ezt?
Kiadta Google DeepMind,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,Georgia Institute of Technology,University of Alberta, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia,Academia,Academia,Academia.
UniPi— Mikor adták ki?
Kibocsátották a January 2023. 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..