Agile Soccer Robot
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
- 26 April 2023
- Autori
- Tuomas Haarnoja, Ben Moran, Guy Lever, Sandy H. Huang, Dhruva Tirumala, Markus Wulfmeier, Jan Humplik, Saran Tunyasuvunakool, Noah Y. Siegel, Roland Hafner, Michael Bloesch, Kristian Hartikainen, Arunkumar Byravan, Leonard Hasenclever, Yuval Tassa, Fereshteh Sadeghi, Nathan Batchelor, Federico Casarini, Stefano Saliceti, Charles Game, Neil Sreendra, Kushal Patel, Marlon Gwira, Andrea Huber, Nicole…
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, Sports
- Approccio
- Reinforcement learning
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.
- Dati di addestramento
- 3,140,000,000 tokens
". The get-up teacher learns to get up relatively quickly and trained in total for approximately 2.4 · 10^8 environment steps, equivalent to approximately 70 days of simulation time, or 14 hours of wall-clock time. The soccer teacher was trained for 2 · 10^9 environment steps, which took 158 hours of training, equivalent to approximately 580 days of simulated match"
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Tempo di parete
- 240 hours (10 days)
14+158+68 hours: "Training the get-up and soccer teachers took 14 and 158 hours (6.5 days), respectively, and distillation and self-play took 68 hours (see Appendix B for details)"
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
only video demos here https://sites.google.com/view/op3-soccer
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
- Unknown
- Citazioni
- 262
Likely the best bipedal soccer AI, since it's DeepMind, and related work section just discusses results involving specific soccer skills and quadruped robots: "Whether bipedal or quadrupedal, navigation represents only a fraction of animal and human capabilities. Motivated by this observation, there is a growing interest in whole body control, i.e. tasks in which the whole body is used in flexible ways to interact with the environment. Examples include climbing (Rudin et al., 2022a), getting-up…
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Learning Agile Soccer Skills for a Bipedal Robot with Deep Reinforcement Learning
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Agile Soccer Robot è stato pubblicato da Google DeepMind, nel paese registrato come United States of America, durante April 2023. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Robotics, ed è registrato come eseguire il compito di animal (human/non-human) imitation, Sports.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Cosa è stato necessario per costruirlo
È stato addestrato su un corpus di circa 3,140,000,000 token di testo
È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: sOTA improvement.
Risposte
Agile Soccer Robot — domande comuni
Agile Soccer Robot— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in April 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.
Agile Soccer Robot— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Robotics, e viene registrato come gestire il compito di animal (human/non-human) imitation, Sports. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
Agile Soccer Robot— 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.
Agile Soccer Robot— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Agile Soccer Robot— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
Agile Soccer Robot— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google DeepMind, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
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.