Agile Soccer Robot

Zamknięte wagi Google DeepMind April 2023

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
26 April 2023
Autorzy
Tuomas Haarnoja, Ben Moran, Guy Lever, Sandy H. Huang, Dhruva Tirumala, Markus Wulfmeier, Jan Humplik, Saran Tunyasuvunakool, Noah Y. Siegel, Roland Hafner, Michael Bloesch, Kristian Hartikainen, Arunkumar Byravan, Leonard Hasenclever, Yuval Tassa, Fereshteh Sadeghi, Nathan Batchelor, Federico Casarini, Stefano Saliceti, Charles Game, Neil Sreendra, Kushal Patel, Marlon Gwira, Andrea Huber, Nicole…

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Robotics
Zadanie
Animal (human/non-human) imitation, Sports
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
3,140,000,000 tokens

". The get-up teacher learns to get up relatively quickly and trained in total for approximately 2.4 · 10^8 environment steps, equivalent to approximately 70 days of simulation time, or 14 hours of wall-clock time. The soccer teacher was trained for 2 · 10^9 environment steps, which took 158 hours of training, equivalent to approximately 580 days of simulated match"

Przebieg szkolenia

Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.

Czas rzeczywisty
240 hours (10 days)

14+158+68 hours: "Training the get-up and soccer teachers took 14 and 158 hours (6.5 days), respectively, and distillation and self-play took 68 hours (see Appendix B for details)"

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

only video demos here https://sites.google.com/view/op3-soccer

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

Likely the best bipedal soccer AI, since it's DeepMind, and related work section just discusses results involving specific soccer skills and quadruped robots: "Whether bipedal or quadrupedal, navigation represents only a fraction of animal and human capabilities. Motivated by this observation, there is a growing interest in whole body control, i.e. tasks in which the whole body is used in flexible ways to interact with the environment. Examples include climbing (Rudin et al., 2022a), getting-up…

Zapisz pewność
Unknown
Cytaty
262

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
Learning Agile Soccer Skills for a Bipedal Robot with Deep Reinforcement Learning
Ostatnio zaktualizowane
25 May 2026

Co oznaczają liczby

Skąd to pochodzi

Agile Soccer Robot został opublikowany przez Google DeepMind, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 2023. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.

Działa w dziedzinie Robotics, i jest zapisany jako wykonujący zadanie animal (human/non-human) imitation, Sports.

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

Został wytrenowany na korpusie około 3,140,000,000 Tokeny tekstu.

Jest śledzone w podstawowym zbiorze danych z jednego szczególnego powodu: sOTA improvement.

Odpowiedzi

Agile Soccer Robot — częste pytania

01

Agile Soccer Robot— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w April 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

02

Agile Soccer Robot— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Robotics, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie animal (human/non-human) imitation, Sports. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

03

Agile Soccer Robot— 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.

04

Agile Soccer Robot— czy jest open weight?

Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.

05

Agile Soccer Robot— ile ma parametrów?

Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.

06

Agile Soccer Robot— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Google DeepMind, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 25 May 2026

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.