Характеристики

Лицензия: MIT
Опубликована: 28 сен 2026

Ссылки

real-routing-d2-velocity-r02-baseline-dp

Языковая модельИзображение, текст → action

Актор Diffusion Policy проекта Mulligan для управления роботом в задаче real-routing-d2 с действиями, заданными скоростью.

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

Модель mulligan/real-routing-d2-velocity-r02-baseline-dp — актор на основе Diffusion Policy из проекта Mulligan, сохранённый в формате чекпойнта LeRobot. Она предназначена для управления роботом в задаче real-routing-d2; обозначение velocity-action указывает на ветку с действиями, заданными скоростью. Модель обучена на телеметрических и DAgger-данных трёх наборов real-routing-d2. Для загрузки требуется обучающий код Mulligan: конфигурация содержит дополнительные поля, которые стандартный DiffusionConfig в LeRobot не принимает.

Чекпойнт использует веса safetensors и содержит конфигурацию, а также нормализаторы пред- и постобработки. Лицензия — MIT. README предупреждает, что файлы .pt являются сериализованными объектами PyTorch и должны загружаться только в доверенной среде.

Сценарии применения

управление роботом в задаче real-routing-d2
предсказание скоростных команд для робота
воспроизведение политики на обучающих сценариях real-routing-d2

Ограничения

Для загрузки требуется обучающий код Mulligan из-за дополнительных полей конфигурации, несовместимых со стандартным DiffusionConfig LeRobot. Файлы .pt следует загружать только в доверенной среде.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

real-routing-d2-velocity-r02-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	R2 (velocity-action Cable lineage)
Arm	baseline-dp
Training step	100000

Checkpoints

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

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-c03-dagger-baseline, real-routing-d2-c03-dagger-mixed, real-routing-d2-velocity-r02-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: e23f33b