Характеристики

Лицензия: MIT
Опубликована: 28 сен 2026

Ссылки

real-routing-d2-r02-mulligan-dp

Языковая модельИзображение, текст → action

Diffusion-policy актор Mulligan для управления манипулятором в задаче real-routing-d2, обученный на телеоператорских демонстрациях и данных DAgger.

106скачиваний 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-r02-mulligan-dp — модель управления роботом из проекта Mulligan, представленная как diffusion-policy actor в формате чекпойнта LeRobot. Она обучена для задачи real-routing-d2 на демонстрациях телеоператора и данных DAgger из пяти наборов Mulligan. Модель предназначена для управления манипулятором в сценариях маршрутизации; конфигурация включает параметры обрезки изображений с камер и целевые параметры действий.

Чекпойнт содержит веса safetensors и нормализаторы пред- и постобработки. Для загрузки требуется код обучения Mulligan: стандартный DiffusionConfig LeRobot не принимает дополнительные поля конфигурации этой модели. В опубликованной оценке указано 5 успешных эпизодов из 50. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

управление манипулятором в задаче real-routing-d2
выполнение действий по визуальным данным с камер
оценка политики управления на роботизированных эпизодах

Ограничения

Для загрузки нужен код обучения Mulligan, поскольку стандартный DiffusionConfig LeRobot не поддерживает дополнительные поля конфигурации. В опубликованной оценке зафиксировано 5 успешных эпизодов из 50; обобщать этот результат на другие сценарии нельзя.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

real-routing-d2-r02-mulligan-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	R2
Arm	mulligan-dp
Training step	100000

Checkpoints

Folder	Training run config
(root)	`release/run-configs/real-routing-d2-r02-mulligan-dp.json`

Evaluations

Dataset	Session	Policy	Actor	Critic	N	Successes
real-routing-d2-r00-r05-eval	b01	`mulligan_r04_dp`	real-routing-d2-r02-mulligan-dp	—	1	5/50

Data

Trained on: real-routing-d2-c00-teleop-sobol, real-routing-d2-c01-dagger-mulligan, real-routing-d2-c02-dagger-mulligan, real-routing-d2-c03-dagger-mulligan, real-routing-d2-c04-dagger-mulligan.

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: 43c08bd