UniPi
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
Dit model's gewichten zijn open-source, maar er is geen parameter aantal gepubliceerd. Elk geheugen- en snelheidsfiguur begint vanaf dat nummer, dus we geven liever niets weer dan een gefabriceerde schatting..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Google DeepMind,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,Georgia Institute of Technology,University of Alberta
- Organisatietype
- Industry,Academia,Academia,Academia,Academia
- Land
- United States of America, Canada
- Gepubliceerd
- 31 January 2023
- Auteurs
- Yilun Du, Mengjiao Yang, Bo Dai, Hanjun Dai, Ofir Nachum, Joshua B. Tenenbaum, Dale Schuurmans, Pieter Abbeel
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Video, Robotics, Vision
- Taak
- Video generation
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- Training gegevens
- tokens
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- Google TPU v4
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Open — downloadable
- Toegang tot model
- Open weights (unrestricted)
- Training code
- Open source
https://github.com/flow-diffusion/AVDC MIT License
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Unknown
- Citaties
- 503
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Learning Universal Policies via Text-Guided Video Generation
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
UniPi werd gepubliceerd door Google DeepMind,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,Georgia Institute of Technology,University of Alberta, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens January 2023. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry,Academia,Academia,Academia,Academia.
Het werkt in het domein van Video, Robotics, Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van video generation.
Het feit dat de gewichten open zijn, is wat deze pagina in de calculator plaatst in plaats van alleen in de catalogus: het is een model dat je daadwerkelijk kunt vasthouden.
Antwoorden
UniPi — veelgestelde vragen
UniPi— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Video, Robotics, Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van video generation. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
UniPi— waar kan ik het downloaden?
De gewichten zijn gepubliceerd, hoewel we geen repositorylink daarvoor hebben. Deze site berekent hardwarevereisten in plaats van modelbestanden te hosten.
UniPi— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
We kunnen niets zeggen. Het heeft open weights, maar er is geen parameter telling gepubliceerd voor het, en elke memory en snelheid berekening begint vanaf dat nummer. We tonen liever niets dan een gefabriceerde schatting.
UniPi— is het open-source?
De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.
UniPi— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
UniPi— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Google DeepMind,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,Georgia Institute of Technology,University of Alberta, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry,Academia,Academia,Academia,Academia.
UniPi— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in January 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.