Набор контрольных точек политик COLLAGE для выполнения задач LIBERO-10 в сценариях роботизированного управления.
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
Репозиторий содержит контрольные точки политики для оставшихся пяти запусков финальной политики COLLAGE official_sampling_T2 на наборе задач LIBERO-10. Для каждой задачи обучение проводилось с начальными значениями генератора 1234, 42 и 4325 в течение 300 эпох; контрольные точки сохранялись каждые 50 эпох. Модель предназначена для управления роботом в сценариях бенчмарка LIBERO-10 и исследования имитационного обучения. Файлы представлены в формате PyTorch, лицензия — MIT.
Репозиторий содержит контрольные точки только для оставшихся пяти запусков; README не описывает формат входов и выходов политики или процедуру инференса.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model repository contains policy checkpoints for the remaining five LIBERO-10 COLLAGE official_sampling_T2 final-policy runs.
Each task was trained with seeds 1234, 42, and 4325 for 300 epochs, saving checkpoints every 50 epochs.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.