Характеристики

Лицензия: MIT
Опубликована: 28 сен 2026

Ссылки

real-square-d2-r04-mulligan-dp

Языковая модельИзображение, текст → action

Diffusion-policy актор Mulligan для управления роботом в задаче real-square-d2 по визуальным наблюдениям и обучающим данным.

116скачиваний 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 real-square-d2-r04-mulligan-dp — актор для робототехнической задачи real-square-d2 из проекта Mulligan. Это diffusion-policy в формате чекпойнта LeRobot; веса сохранены в safetensors, а конфигурация содержит дополнительные поля Mulligan: области кадрирования камер, целевое действие и систему координат. Для загрузки требуется код обучения Mulligan, поскольку стандартная конфигурация DiffusionConfig в LeRobot эти поля не поддерживает.

Модель предназначена для управления роботом на основе обучающих демонстраций и данных DAgger. В опубликованной оценке политика выполнила задачу успешно в 33 из 50 попыток; отдельный вариант с критиком iDQL достиг 41 успеха из 50 при 16 кандидатах, но это сравнение не означает, что критик входит в данный чекпойнт. Модель выпущена под лицензией MIT.

Сценарии применения

управление роботом при выполнении задачи real-square-d2
обучение и оценка политики управления по демонстрациям телеприсутствия
проверка политики на данных DAgger
воспроизведение экспериментов Mulligan с diffusion-policy

Ограничения

Для загрузки нужны код обучения Mulligan и обработчики пред- и постобработки; стандартный LeRobot DiffusionConfig не принимает дополнительные поля конфигурации. В опубликованной оценке основной актор достиг 33 успехов из 50 попыток.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

real-square-d2-r04-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-square-d2
Model round	R4
Arm	mulligan-dp
Training step	100000

Checkpoints

Folder	Training run config
(root)	`release/run-configs/real-square-d2-r04-mulligan-dp.json`

Evaluations

Dataset	Session	Policy	Actor	Critic	N	Successes
real-square-d2-r04-eval	b01	`mulligan_r04_dp`	real-square-d2-r04-mulligan-dp	—	1	33/50
real-square-d2-r04-eval	b01	`mulligan_r04_idql_n16`	real-square-d2-r04-mulligan-dp	real-square-d2-r04-mulligan-idql-critic	16	41/50

Data

Trained on: real-square-d2-c00-teleop-sobol, real-square-d2-c01-dagger-mulligan, real-square-d2-c02-dagger-mulligan, real-square-d2-c03-dagger-mulligan, real-square-d2-c04-dagger-mulligan.

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

Referenced by the metadata of: real-square-d2-c05-dagger-mixed, real-square-d2-r04-eval, real-square-d2-r04-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: 8b905b3