Robot Parkour
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
- Shanghai Qi Zhi institute,Stanford University,Carnegie Mellon University (CMU),Tsinghua University
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia,Academia
- Paese
- China, United States of America
- Pubblicato
- 12 September 2023
- Autori
- Ziwen Zhuang, Zipeng Fu, Jianren Wang, Christopher Atkeson, Soeren Schwertfeger, Chelsea Finn, Hang Zhao
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Robotics
- Compito
- Animal (human/non-human) imitation
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
- 500K
- Dati di addestramento
- tokens
Parkour policy details on page 8, table 11.
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA GeForce RTX 3090
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
- Open source
MIT license for training and inference code: https://github.com/ZiwenZhuang/parkour
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 274
I do not see any standard benchmarks that they are claiming SOTA on
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Robot Parkour Learning
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Robot Parkour è stato pubblicato da Shanghai Qi Zhi institute,Stanford University,Carnegie Mellon University (CMU),Tsinghua University, nel paese registrato come China, durante September 2023. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Academia,Academia.
Funziona nel dominio di Robotics, ed è registrato come eseguire il compito di animal (human/non-human) imitation.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Come è stato addestrato
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.
Risposte
Robot Parkour — domande comuni
Robot Parkour— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Robot Parkour— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 500K. Parkour policy details on page 8, table 11. 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.
Robot Parkour— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Shanghai Qi Zhi institute,Stanford University,Carnegie Mellon University (CMU),Tsinghua University, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia.
Robot Parkour— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 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.
Robot Parkour— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Robotics, e viene registrato come gestire il compito di animal (human/non-human) imitation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Robot Parkour— 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.