EfficientZero
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
- Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley,Shanghai Qi Zhi institute
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- China, United States of America
- Pubblicato
- 30 October 2021
- Autori
- Weirui Ye, Shaohuai Liu, Thanard Kurutach, Pieter Abbeel, Yang Gao
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Games
- Compito
- Atari
- Formato numerico
- FP16
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
- 100,000 tokens
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
GPL-3.0 (copyleft + prohibits incorporating the software into proprietary software) https://github.com/YeWR/EfficientZero?tab=readme-ov-file
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
- 324
"Our method is 176% and 163% better than the previous SoTA performance, in mean and median human normalized score respectively" Table 1 "EfficientZero achieves superhuman performance with only 2 hours of real-time game play. Our method is 176% and 163% better than the previous SoTA performance, in mean and median human normalized score respectively." Table 2: Scores achieved by EfficientZero (mean & standard deviation for 10 seeds) and some baselines on some low-dimensional environments on the…
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Mastering Atari Games with Limited Data
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
EfficientZero è stato pubblicato da Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley,Shanghai Qi Zhi institute, nel paese registrato come China, durante October 2021. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
Funziona nel dominio di Games, ed è registrato come eseguire il compito di atari.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Cosa è stato necessario per costruirlo
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 100,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: sOTA improvement.
Risposte
EfficientZero — domande comuni
EfficientZero— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
EfficientZero— 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.
EfficientZero— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley,Shanghai Qi Zhi institute, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
EfficientZero— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 2021. 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.
EfficientZero— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Games, e viene registrato come gestire il compito di atari. 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.
EfficientZero— 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.