Производственный чекпойнт FastWAM для бимануального захвата и манипуляции с шёлковым материалом роботами.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
FastWAM grasp-silk-bimanual — производственный чекпойнт для задачи grasp-silk-bimanual, опубликованный в репозитории deformable-bench. Модель предназначена для бимануального захвата и манипуляции с шёлковым материалом в робототехнических сценариях.
Чекпойнт обучен за 1430 шагов; в README приведены итоговые значения потерь для действий и видео. В репозитории указан файл весов PyTorch. Сведения об архитектуре, числе параметров, языках и условиях лицензии в доступных источниках отсутствуют.
В карточке приведены лишь краткие сведения об обучении и чекпойнте; архитектура и условия лицензии не описаны. Метрики потерь сами по себе не характеризуют качество модели в реальных робототехнических условиях.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Completed production checkpoint for grasp-silk-bimanual.
checkpoints/step_001430.ptThe optimizer and distributed training state are intentionally excluded.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.