Характеристики

Размер весов: 6,9 ГБ
Архитектура: Gr00tN1d7 · dense
Базовая модель: GR00T-N1.7-3B
Библиотека: transformers
Опубликована: 2 окт 2026

Ссылки

Hugging Face

Groot-n17-PaperTowelRoll-Tasks726-729-RightArmOnly-Filtered

RobotisSW

Языковая модельИзображение, текст → action

Контрольная точка GR00T-N1.7-3B, дообученная для управления правой рукой робота в задачах с рулоном бумажных полотенец.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 окт 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

Это контрольная точка дообучения модели NVIDIA GR00T-N1.7-3B, опубликованная RobotisSW. Она предназначена для управления манипуляциями правой рукой робота при выполнении задач с рулоном бумажных полотенец из набора Tasks 726–729. На вход подаются изображения с трёх камер (головной левой, левого и правого запястья) и состояние обеих рук; модель выдаёт последовательность из 24 шагов действий только для правой руки.

В репозитории сохранено состояние обучения на шаге 4 000 из исходного горизонта планировщика 20 000 шагов, включая веса и данные оптимизатора для возобновления обучения. Для возобновления с использованием состояния оптимизатора требуются два GPU-ранга. Датасет обучения в репозитории отсутствует. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

возобновление обучения политики манипуляции роботом
управление правой рукой робота по данным камер и состоянию рук
эксперименты с задачами работы с рулоном бумажных полотенец
оценка роботизированной политики на задачах Tasks 726–729

Ограничения

Модель выдаёт действия только для правой руки и обучена на фильтрованных задачах 726–729; исходный набор данных не приложен. Контрольная точка сохранена на шаге 4 000 при плановом горизонте 20 000 шагов, поэтому обучение не завершено.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Groot-n17-PaperTowelRoll-Tasks726-729-RightArmOnly-Filtered

Full resumable training checkpoint at optimizer step 4,000. The original cosine scheduler horizon is 20,000 steps.

Inputs: cam_left_head, cam_left_wrist, cam_right_wrist; arm_left and arm_right state. Output: arm_right only, 24-step action horizon. Effective global batch size: 96.

This checkpoint was produced by a recovery run from nvidia/GR00T-N1.7-3B with the same filtered Tasks 726–729 dataset and original hyperparameters. The preceding run terminated at step 3,836 during an attempted live stop-control change, before its first scheduled checkpoint; those unsaved states were not recovered.

The model weights, both native DeepSpeed ZeRO-2 optimizer shards, scheduler, trainer state, and both rank RNG states are included. Native optimizer-state resume requires 2 GPU ranks. See resume/RESUME.md for download, environment setup, dataset transfer, and launch instructions.

The training dataset is not included in this public model repository.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.

Класс архитектуры: Gr00tN1d7
Ревизия весов: 2fa3212