Характеристики

Лицензия: MIT
Опубликована: 23 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

robomimic-oattok-policy

hackhackhack66666

Языковая модельИзображение, текст → action

Набор токенизаторов OAT и политик для имитационного управления роботом в задачах RoboMimic Lift, Can и Square.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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

Это набор замороженных токенизаторов OAT, базовых политик и чекпойнтов AWR для RoboMimic, опубликованный пользователем hackhackhack66666. Модели предназначены для имитационного обучения и управления роботом в задачах Lift, Can и Square из Table P; для базовой политики также описан инференс Best-of-N с голосованием по восьми вариантам. В репозитории представлены веса PyTorch, а сопутствующие данные Zarr опубликованы отдельно.

В README приведены выбранные чекпойнты для каждой задачи и значения метрик при их выборе: MSE токенизаторов и success rate политик. Лицензия репозитория — MIT. Для оценки дополнительно требуются метаданные среды из RoboMimic mh image HDF5; README не описывает интерфейс входных наблюдений и действий подробнее.

Сценарии применения

обучение политик имитационного управления для Lift
управление роботом при работе с банками в Can
управление роботом при сборке Square
оценка базовых политик RoboMimic по success rate
инференс Best-of-N с голосованием по восьми вариантам

Ограничения

Для оценки необходимы метаданные среды из RoboMimic mh image HDF5, а сопутствующие данные Zarr размещены отдельно. Результаты различаются между задачами: для Square указанный success rate базовой политики составляет 0.420.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

RoboMimic OAT — Table P tokenizers & policies

Frozen OAT tokenizers, base policies, and AWR (BoN-distill N=8) checkpoints for RoboMimic Lift / Can / Square matched Table P.

Layout

tokenizers/{lift,can,square}/ep-*_mse-*.ckpt
policies/{lift,can,square}/ep-*_sr-*.ckpt
awr/awr_s10000_*.ckpt

Which ckpt

Suite	Tokenizer	Base policy	AWR
Can	`tokenizers/can/ep-0520_mse-0.005.ckpt`	`policies/can/ep-1700_sr-0.940.ckpt`	`awr/awr_s10000_can.ckpt`
Lift	`tokenizers/lift/ep-1970_mse-0.006.ckpt`	`policies/lift/ep-0900_sr-0.930.ckpt`	`awr/awr_s10000_lift.ckpt`
Square	`tokenizers/square/ep-0690_mse-0.004.ckpt`	`policies/square/ep-0700_sr-0.420.ckpt`	`awr/awr_s10000_square.ckpt`

BoN has no separate checkpoint — run inference BoN (--bon_free 8 --bon_signal vote) on the base policy.

Companion data

Zarr: hackhackhack66666/robomimic_zarr

Eval also needs RoboMimic mh image HDF5 for env metadata.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов: abf1f53