Характеристики

Лицензия: MIT
Опубликована: 28 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

real-routing-d2-velocity-r05-mulligan-dp

mulligan

Языковая модельИзображение, текст → action

Diffusion-policy актор Mulligan для управления роботом в задаче real-routing-d2 на конфигурации руки mulligan-dp.

173скачиваний 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-r05-mulligan-dp — актор на основе diffusion policy из проекта Mulligan, сохранённый в формате чекпойнта LeRobot. Она предназначена для управления роботом в задаче real-routing-d2; раунд R5 относится к линии Velocity-action Cable, а указанная конфигурация руки — mulligan-dp. Модель обучена на телеметрических и DAgger-данных раундов c00–c05, включая телоуправление с выборкой Sobol и смешанные данные DAgger.

Для загрузки требуется код обучения Mulligan: конфигурация содержит дополнительные параметры обрезки камер и целевого действия, которые стандартный DiffusionConfig из LeRobot не принимает. Репозиторий содержит веса Safetensors и нормализаторы пред- и постобработки. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

управление роботом в задаче real-routing-d2
предсказание velocity-действий для манипулятора
оценка политики управления по роллаутах
дообучение роботизированной политики на данных DAgger и телоуправления

Ограничения

Для загрузки требуется код обучения Mulligan, поскольку стандартный DiffusionConfig из LeRobot не поддерживает дополнительные поля конфигурации модели.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

real-routing-d2-velocity-r05-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	R5 (velocity-action Cable lineage)
Arm	mulligan-dp
Training step	100000

Checkpoints

Folder	Training run config
(root)	`release/run-configs/real-routing-d2-velocity-r05-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, real-routing-d2-c04-dagger-mulligan, real-routing-d2-c05-dagger-mulligan.

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

Referenced by the metadata of: real-routing-d2-c06-dagger-mixed, real-routing-d2-velocity-r05-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: 567aa6a