SARA-RT-2
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Google DeepMind
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 4 December 2023
- Autori
- Isabel Leal, Krzysztof Choromanski, Deepali Jain, Avinava Dubey, Jake Varley, Michael Ryoo, Yao Lu, Frederick Liu, Vikas Sindhwani, Quan Vuong, Tamas Sarlos, Ken Oslund, Karol Hausman, Kanishka Rao
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Robotics
- Compito
- Robotic manipulation
- Modello di base
- RT-2
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 5B
- Dati di addestramento
- tokens
5B "We focus on the 5B PaLI-X variant, as more practical for the on-robot deployment than the 55B variant"
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
demos here https://sites.google.com/view/rtsara/
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- SARA-RT: Scaling up Robotics Transformers with Self-Adaptive Robust Attention
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
SARA-RT-2 è stato pubblicato da Google DeepMind, nel paese registrato come United States of America, durante December 2023. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Robotics, ed è registrato come eseguire il compito di robotic manipulation.
Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, RT-2. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Risposte
SARA-RT-2 — domande comuni
SARA-RT-2— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
SARA-RT-2— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 5B. 5B "We focus on the 5B PaLI-X variant, as more practical for the on-robot deployment than the 55B variant". Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
SARA-RT-2— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google DeepMind, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
SARA-RT-2— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in December 2023. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
SARA-RT-2— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Robotics, e viene registrato come gestire il compito di robotic manipulation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
SARA-RT-2— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.