Demostart (in progress)
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Google DeepMind
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 12 September 2024
- Autorzy
- Maria Bauza, Jose Enrique Chen, Valentin Dalibard, Nimrod Gileadi, Roland Hafner, Murilo F. Martins, Joss Moore, Rugile Pevceviciute, Antoine Laurens, Dushyant Rao, Martina Zambelli, Martin Riedmiller, Jon Scholz, Konstantinos Bousmalis, Francesco Nori, Nicolas Heess
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Robotics
- Zadanie
- Robotic manipulation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
"We trained our agents with a batch size of 256. Agents were trained until convergence which typically took under 10M learner updates but took 32M learner updates on the Screwdriver in cup task."
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Unknown
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- DemoStart: Demonstration-led auto-curriculum applied to sim-to-real with multi-fingered robots
- Ostatnio zaktualizowane
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Demostart (in progress) został opublikowany przez Google DeepMind, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas September 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
Działa w dziedzinie Robotics, i jest zapisany jako wykonujący zadanie robotic manipulation.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Odpowiedzi
Demostart (in progress) — częste pytania
Demostart (in progress)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Demostart (in progress)— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Demostart (in progress)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google DeepMind, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Demostart (in progress)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Demostart (in progress)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Robotics, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie robotic manipulation. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Demostart (in progress)— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.