Heuristic Reinforcement Learning
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Purdue University
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowane
- 1 October 1965
- Autorzy
- M. Waltz, K. Fu
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Robotics
- Zadanie
- System control
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
Obliczenia szkoleniowe
Aritmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzone w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztu przeprowadzonego treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje zapytania.
- Obliczenia szkoleniowe
- 1.1 × 10⁶ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
Figure 10 shows their largest system is trained for 3h and was trained on an analog IBM 1620 that was simulated on a digital IBM 1710. Nordhaus, 2007 lists the IBM 1620 at 200 multiplications per second and doesn’t contain the 1710 Flops estimate: 0.5 * 3 * 60 * 60 * 200 = 1080000 = 1.08e6 Assumed utilization of 0.5
Trening
Co fizycznie zajęło szkolenie: które chipy, ile ich, na jak długo i ile to pobrało z sieci.
- Wall-clock time
- 3 hours
Figure 10
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Dlaczego jest śledzone
- Historical significance,Highly cited
- Zaufanie do nagrania
- Speculative
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- A heuristic approach to reinforcement learning control systems
- Ostatnia aktualizacja
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Czym jest ten model
Heuristic Reinforcement Learning was published by Purdue University, in United States of America, in October 1965. academia is the category the publisher falls under.
It works in Robotics, and is recorded as doing system control.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tych, którzy je wyprodukowali, i nie ma lokalnej wersji do uruchomienia.
Training and provenance
Training it took roughly 1.1 × 10⁶ FLOP of computation — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: historical significance,Highly cited.
Odpowiedzi
Heuristic Reinforcement Learning — Często zadawane pytania
How many parameters does Heuristic Reinforcement Learning have?
No parameter count has been published for Heuristic Reinforcement Learning, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Heuristic Reinforcement Learning?
Heuristic Reinforcement Learning was published by Purdue University, based in United States of America, categorised as academia.
When was Heuristic Reinforcement Learning released?
Heuristic Reinforcement Learning was published in October 1965. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Heuristic Reinforcement Learning used for?
Heuristic Reinforcement Learning works in Robotics, and is recorded as handling system control. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train Heuristic Reinforcement Learning?
Around 1.1 × 10⁶ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run Heuristic Reinforcement Learning?
None. Heuristic Reinforcement Learning is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Heuristic Reinforcement Learning open source?
The licensing for Heuristic Reinforcement Learning was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..