Характеристики

Лицензия: MIT
Опубликована: 28 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

real-routing-d2-r00-sobol-dp

mulligan

Языковая модельИзображение, текст → action

Политика Diffusion Policy проекта Mulligan для управления роботизированной рукой sobol-dp в задаче real-routing-d2.

104скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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

real-routing-d2-r00-sobol-dp — модель политики управления роботом из проекта Mulligan. Это актор Diffusion Policy в формате контрольной точки LeRobot, с нормализаторами предварительной и последующей обработки и дополнительными полями Mulligan для обрезки изображения с камер, цели действия и системы координат. Для загрузки требуется код обучения Mulligan: стандартная конфигурация LeRobot DiffusionConfig не принимает эти дополнительные поля.

Модель предназначена для выполнения задачи real-routing-d2 на роботизированной руке sobol-dp. Она обучена на телеметрических данных real-routing-d2-c00-teleop-sobol; в указанной оценке зафиксировано 3 успешных выполнения из 50. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

управление роботизированной рукой sobol-dp в задаче real-routing-d2
воспроизведение действий, изученных по телеметрии робота
оценка политики управления на сценариях real-routing-d2

Ограничения

В указанной оценке модель достигла 3 успешных выполнений из 50. Для загрузки необходим код обучения Mulligan, поскольку стандартный DiffusionConfig LeRobot не поддерживает дополнительные поля конфигурации этой модели.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

real-routing-d2-r00-sobol-dp

Part of Mulligan. Browse evaluations at Policy Arena; the datasets are in the mulligan organization.

Diffusion-policy actor in LeRobot's checkpoint layout (config.json, model.safetensors, pre/post-processor normalizers). The config also carries Mulligan fields (camera crop boxes, action target and frame) that stock LeRobot DiffusionConfig rejects; loading needs the Mulligan training code.

Property	Value
Task	real-routing-d2
Model round	R0
Arm	sobol-dp
Training step	100000

Checkpoints

Folder	Training run config
(root)	`release/run-configs/real-routing-d2-r00-sobol-dp.json`

Evaluations

Dataset	Session	Policy	Actor	Critic	N	Successes
real-routing-d2-r00-r05-eval	b01	`mulligan_r00_dp`	real-routing-d2-r00-sobol-dp	—	1	3/50

Data

Trained on: real-routing-d2-c00-teleop-sobol.

Validation-only datasets: real-routing-d2-c00-teleop-validation.

Referenced by the metadata of: real-routing-d2-r00-r05-eval.

Provenance

SHA-256 of every file is recorded in release.json. .pt files are PyTorch pickles; load them only in a trusted environment. The run configs are in the Mulligan code repository; the recipes there retrain each checkpoint. License: mit.

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: 45a6567