Характеристики

Лицензия: MIT
Опубликована: 28 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

real-routing-d2-r01-baseline-dp

mulligan

Языковая модельИзображение, текст → action

Политика diffusion-policy из проекта Mulligan для управления роботом в задаче real-routing-d2.

110скачиваний 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

Контрольная точка политики управления роботом для задачи real-routing-d2 из проекта Mulligan. Это diffusion-policy actor в формате чекпойнта LeRobot; конфигурация включает дополнительные поля Mulligan для областей кадрирования камеры и представления целевых действий, поэтому для загрузки требуется код обучения Mulligan. Модель обучена на наборах teleoperation и DAgger для real-routing-d2.

Чекпойнт предназначен для выполнения роботизированной задачи real-routing-d2. В описанной оценке политика получила 4 успешных выполнения из 50 на наборе real-routing-d2-r00-r05-eval; это ограниченный результат одной сессии, поэтому он не гарантирует качество в других условиях. Файлы весов представлены в формате safetensors. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

управление роботом при выполнении задачи real-routing-d2
воспроизведение политики на совместимом стеке Mulligan и LeRobot
оценка поведения робота на сценариях real-routing-d2
дообучение или повторное обучение политики на данных teleoperation и DAgger

Ограничения

Для загрузки требуется код обучения Mulligan, поскольку стандартная конфигурация LeRobot не принимает дополнительные поля чекпойнта. В указанной оценке зафиксировано 4 успеха из 50 в одной сессии; переносимость на другие условия не подтверждена.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

real-routing-d2-r01-baseline-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	R1
Arm	baseline-dp
Training step	100000

Checkpoints

Folder	Training run config
(root)	`release/run-configs/real-routing-d2-r01-baseline-dp.json`

Evaluations

Dataset	Session	Policy	Actor	Critic	N	Successes
real-routing-d2-r00-r05-eval	b01	`baseline_r02_dp`	real-routing-d2-r01-baseline-dp	—	1	4/50

Data

Trained on: real-routing-d2-c00-teleop-baseline, real-routing-d2-c01-dagger-baseline, real-routing-d2-c02-dagger-baseline.

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: 67c7b6b