EfficientZero
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
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
- Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley,Shanghai Qi Zhi institute
- Organisatietype
- Academia,Academia
- Land
- China, United States of America
- Gepubliceerd
- 30 October 2021
- Auteurs
- Weirui Ye, Shaohuai Liu, Thanard Kurutach, Pieter Abbeel, Yang Gao
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Games
- Taak
- Atari
- Numerieke indeling
- FP16
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
- 100,000 tokens
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
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
- Training code
- Open source
GPL-3.0 (copyleft + prohibits incorporating the software into proprietary software) https://github.com/YeWR/EfficientZero?tab=readme-ov-file
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.
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Unknown
- Citaties
- 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…
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Mastering Atari Games with Limited Data
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
EfficientZero werd gepubliceerd door Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley,Shanghai Qi Zhi institute, in het land geregistreerd als China, tijdens October 2021. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia,Academia.
Het werkt in het domein van Games, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van atari.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
Training verbruikte een corpus van ongeveer 100,000 tekstokens
De inclusiecriteria: sOTA improvement.
Antwoorden
EfficientZero — veelgestelde vragen
EfficientZero— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
EfficientZero— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
EfficientZero— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley,Shanghai Qi Zhi institute, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia.
EfficientZero— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in October 2021. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
EfficientZero— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Games, en wordt geregistreerd als het afhandelen van atari. 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.
EfficientZero— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
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.