/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Опубликована
28 сен 2026

real-square-d2-r04-mulligan-no-cf-dp

Языковая модельИзображение, текст → action

Политика управления роботом на основе diffusion policy, обученная для задачи real-square-d2 в проекте Mulligan.

111скачиваний 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

Mодель real-square-d2-r04-mulligan-no-cf-dp разработана в рамках проекта Mulligan и представляет собой actor на основе diffusion policy в формате чекпойнта LeRobot. Она предназначена для управления роботом на задаче real-square-d2; для загрузки требуется код обучения Mulligan, поскольку конфигурация содержит поля, которые стандартный DiffusionConfig в LeRobot не поддерживает.

Модель обучена на наборах телоуправления и данных DAgger для real-square-d2. В указанной оценке она достигла 34 успешных выполнений из 50. Чекпойнт включает веса safetensors и нормализаторы пред- и постобработки. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • управление роботом при выполнении задачи real-square-d2
  • запуск diffusion policy в пайплайне обучения Mulligan
  • проверка поведения политики на стенде real-square-d2

Ограничения

Для загрузки необходим код обучения Mulligan: стандартный LeRobot DiffusionConfig не принимает поля конфигурации этой модели. В описанной оценке зафиксировано 34 успешных выполнения из 50.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

real-square-d2-r04-mulligan-no-cf-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.

PropertyValue
Taskreal-square-d2
Model roundR4
Armmulligan-no-cf-dp
Training step100000

Checkpoints

FolderTraining run config
(root)release/run-configs/real-square-d2-r04-mulligan-no-cf-dp.json

Evaluations

DatasetSessionPolicyActorCriticNSuccesses
real-square-d2-r04-evalb01mulligan_no_cf_r04_dpreal-square-d2-r04-mulligan-no-cf-dp—134/50

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-no-cf.

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

Referenced by the metadata of: real-square-d2-r04-eval.

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
0d9423b

0 моделей