/ Модель

Характеристики

Опубликована
21 июл 2026

grpo_stable_reasoning_nolow_0719_8rollout_075_0720

Обучение с подкреплением

Экспериментальные контрольные точки VLA-модели на базе InternVL2-1B для управления автомобилем в CARLA, обученной методом GRPO.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

PhoenixHu/grpo_stable_reasoning_nolow_0719_8rollout_075_0720 — набор контрольных точек обучения с подкреплением для VLA-модели в стиле SimLingo, предназначенной для управления автомобилем в симуляторе CARLA. В основе указана InternVL2-1B с непрерывной головой предсказания скорости и путевых точек; обучение проведено методом GRPO. Репозиторий содержит контрольные точки на шагах 200, 300 и 400 в виде объединённых state_dict PyTorch в формате fp32.

Модель предназначена для исследований и оценки поведения автономного вождения в симуляции. Для восстановления архитектуры при оценке необходим конфигурационный файл обучения Hydra. Данные телеметрии обучения rollouts.jsonl в репозитории отсутствуют. Лицензия и список поддерживаемых естественных языков в доступных сведениях не приведены.

Сценарии применения

  • оценка стратегии автономного вождения в симуляторе CARLA
  • предсказание скорости автомобиля и путевых точек движения
  • исследование обучения VLA-моделей методом GRPO

Ограничения

Для восстановления архитектуры при оценке требуется конфигурация Hydra; телеметрия rollouts.jsonl отсутствует. В README не указаны лицензия и поддерживаемые естественные языки.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

grpo_stable_reasoning_nolow_0719_8rollout_075_0720

GRPO RL checkpoints for a SimLingo-style driving VLA (InternVL2-1B + continuous speed-waypoint head). Variant: nolow, 8 rollouts, ratio 0.75 (0719/0720).

  • Training script: run_grpo_stable_reasoning_nolow_0719_8rollout_075.sh
  • Each checkpoints/stepNNN.ckpt/pytorch_model.pt = consolidated fp32 state_dict.
  • .hydra/config.yaml = the training config — required to rebuild the model architecture for eval.
filestep
checkpoints/step200.ckpt/pytorch_model.pt200
checkpoints/step300.ckpt/pytorch_model.pt300
checkpoints/step400.ckpt/pytorch_model.pt400
checkpoints/step500.ckpt/pytorch_model.pt500
import torch
sd = torch.load("checkpoints/step500.ckpt/pytorch_model.pt", map_location="cpu")

Note: rollouts.jsonl (RL training telemetry) is not included.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

RL-агенты не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов
ecf2eb6

0 моделей