Характеристики

Лицензия: MIT
Опубликована: 28 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

real-routing-d2-velocity-r00-baseline-dp

mulligan

Языковая модельИзображение, текст → action

Политика диффузии Mulligan для управления роботом в задаче real-routing-d2, обученная на телеметрических демонстрациях.

107скачиваний 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-velocity-r00-baseline-dp — модель управления роботом из проекта Mulligan, представленная в формате чекпойнта LeRobot для Diffusion Policy. Это актор политики диффузии, обученный на наборе real-routing-d2-c00-teleop-baseline; модель относится к раунду R0 и линии velocity-action для задачи real-routing-d2, с конфигурацией baseline-dp.

Модель предназначена для выдачи действий робота в сценарии real-routing-d2. В конфигурации указаны параметры обрезки изображений с камер, целевые значения действий и система координат. Для загрузки требуется код обучения Mulligan: стандартный DiffusionConfig из LeRobot не принимает дополнительные поля конфигурации этой модели. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

управление роботом в задаче real-routing-d2
предсказание действий робота по данным сенсоров и камер
оценка политики управления на валидационных наборах real-routing-d2

Ограничения

Для загрузки требуется код обучения Mulligan, поскольку стандартный DiffusionConfig LeRobot не поддерживает дополнительные поля конфигурации. README не описывает интерфейс входных и выходных данных модели.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

real-routing-d2-velocity-r00-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	R0 (velocity-action Cable lineage)
Arm	baseline-dp
Training step	75000

Checkpoints

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

Data

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

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

Referenced by the metadata of: real-routing-d2-c01-dagger-baseline, real-routing-d2-c01-dagger-mixed, real-routing-d2-velocity-r00-eval-b01-baseline-dp-policy-rollouts.

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: d5f20c5