Характеристики

Лицензия: MIT
Опубликована: 28 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

real-routing-d2-velocity-r06-baseline-dp

mulligan

Языковая модельИзображение, текст → action

Модель diffusion policy для управления роботом в задаче real-routing-d2, обученная на телеметрических и DAgger-данных.

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-r06-baseline-dp — модель управления роботом из проекта Mulligan, представленная как diffusion-policy actor в формате чекпойнта LeRobot. Это базовый вариант для задачи real-routing-d2, раунд R6, в линии velocity-action Cable. Модель обучена на телеметрических и DAgger-датасетах real-routing-d2 c00–c06.

Чекпойнт содержит конфигурацию, веса Safetensors и нормализаторы пред- и постобработки. Конфигурация включает поля Mulligan для обрезки изображений с камер и задания целевых действий и кадров; для загрузки требуется код обучения Mulligan, поскольку стандартный DiffusionConfig в LeRobot их не принимает. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

управление роботом при выполнении real-routing-d2
предсказание velocity-действий манипулятора
оценка поведения политики на робототехнических сценариях

Ограничения

Для загрузки требуется код обучения Mulligan: стандартный DiffusionConfig LeRobot не принимает дополнительные поля конфигурации модели. Валидационные данные указаны отдельно от обучающих.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

real-routing-d2-velocity-r06-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	R6 (velocity-action Cable lineage)
Arm	baseline-dp
Training step	100000

Checkpoints

Folder	Training run config
(root)	`release/run-configs/real-routing-d2-velocity-r06-baseline-dp.json`

Data

Trained on: real-routing-d2-c00-teleop-baseline, real-routing-d2-c01-dagger-baseline, real-routing-d2-c02-dagger-baseline, real-routing-d2-c03-dagger-baseline, real-routing-d2-c04-dagger-baseline, real-routing-d2-c05-dagger-baseline, real-routing-d2-c06-dagger-baseline.

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

Referenced by the metadata of: real-routing-d2-c07-dagger-baseline, real-routing-d2-c07-dagger-mixed, real-routing-d2-velocity-r06-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: ccaf414