RT-Trajectory
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,University of California San Diego,Stanford University
- Typ organizacji
- Industry,Academia,Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 3 November 2023
- Autorzy
- Jiayuan Gu, Sean Kirmani, Paul Wohlhart, Yao Lu, Montserrat Gonzalez Arenas, Kanishka Rao, Wenhao Yu, Chuyuan Fu, Keerthana Gopalakrishnan, Zhuo Xu, Priya Sundaresan, Peng Xu, Hao Su, Karol Hausman, Chelsea Finn, Quan Vuong, Ted Xiao
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Robotics
- Zadanie
- Robotic manipulation
- Podejście
- Reinforcement learning
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
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.
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Unknown
- Cytaty
- 138
from blog https://deepmind.google/discover/blog/shaping-the-future-of-advanced-robotics/ "When tested on 41 tasks unseen in the training data, an arm controlled by RT-Trajectory more than doubled the performance of existing state-of-the-art RT models: it achieved a task success rate of 63%, compared with 29% for RT-2." the task suite is custom, not public
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- RT-Trajectory: Robotic Task Generalization via Hindsight Trajectory Sketches
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
RT-Trajectory został opublikowany przez Google DeepMind,University of California San Diego,Stanford University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas November 2023. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry,Academia,Academia.
Działa w dziedzinie Robotics, i jest zapisany jako wykonujący zadanie robotic manipulation.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Co poszło w budowę tego
Kryterium włączenia: sOTA improvement.
Odpowiedzi
RT-Trajectory — częste pytania
RT-Trajectory— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
RT-Trajectory— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
RT-Trajectory— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google DeepMind,University of California San Diego,Stanford University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia,Academia.
RT-Trajectory— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w November 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
RT-Trajectory— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Robotics, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie robotic manipulation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
RT-Trajectory— 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.