Характеристики

Лицензия: MIT
Опубликована: 28 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

real-routing-d2-velocity-r03-mulligan-dp

mulligan

Языковая модельИзображение, текст → action

Diffusion-policy актор Mulligan для управления роботом в задаче real-routing-d2.

118скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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 real-routing-d2-velocity-r03-mulligan-dp — актор на основе diffusion policy для управления роботом в задаче real-routing-d2. Она входит в проект Mulligan и сохранена в формате чекпойнта LeRobot; для загрузки требуется код обучения Mulligan, поскольку конфигурация содержит дополнительные поля, несовместимые со стандартным DiffusionConfig LeRobot. Модель обучена на данных телоуправления и наборах DAgger для real-routing-d2, включая несколько последовательных раундов сбора данных. Выпускается под лицензией MIT.

Сценарии применения

управление роботом при выполнении задачи real-routing-d2
генерация действий для манипулятора по наблюдениям робота
оценка политики на наборах real-routing-d2
исследование обучения робототехнических политик с помощью телоуправления и DAgger

Ограничения

Для загрузки требуется код обучения Mulligan: стандартный DiffusionConfig LeRobot не принимает дополнительные поля конфигурации этой модели. README предупреждает, что файлы .pt являются PyTorch pickle и их 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-r03-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	R3 (velocity-action Cable lineage)
Arm	mulligan-dp
Training step	100000

Checkpoints

Folder	Training run config
(root)	`release/run-configs/real-routing-d2-velocity-r03-mulligan-dp.json`

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.

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

Referenced by the metadata of: real-routing-d2-c04-dagger-mixed, real-routing-d2-c04-dagger-mulligan, real-routing-d2-velocity-r03-eval-b01-mulligan-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: 7524c01