/ Модель

Характеристики

Архитектура
rr_player_recurrent_bc · dense
Библиотека
pytorch
Опубликована
30 авг 2026

rr-speed-item-v2

Обучение с подкреплением3 профессии

Рекуррентный чекпойнт политики игрока для выбора действий в Mario Kart Wii с обучением с подкреплением.

266скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 авг 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

vlabki/rr-speed-item-v2 — автономный рекуррентный чекпойнт политики игрока для обучения с подкреплением. По метаданным, модель построена на архитектуре rr_player_recurrent_bc, использует PyTorch и распространяется в формате safetensors. В карточке указаны 3000 обновлений PPO и 18 432 000 шагов среды; поддержка действий обозначена как bc.

Модель предназначена для выбора действий игрока в среде Mario Kart Wii. В комплект входят веса, конфигурация модели, статистики нормализации, справочные данные маршрута и конфигурация обучения. Карточка не содержит завершённых оценок производительности на фиксированных начальных условиях, поэтому качество прохождения трасс по ней определить нельзя. Сведения о лицензии отсутствуют.

Сценарии применения

  • выбор действий игрока в Mario Kart Wii
  • эксперименты с рекуррентными политиками управления
  • воспроизведение обучения PPO в игровой среде

Ограничения

В README нет завершённых оценок на фиксированных начальных условиях. Лицензия не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

vlabki/rr-speed-item-v2

Self-contained recurrent player-policy checkpoint.

  • Source directory: last
  • PPO update: 3000
  • Environment steps: 18432000
  • Action support: bc

Evaluation values below come from deterministic fixed-seed argmax runs. Frame averages exclude DNF races.

Best reliable evaluation

No completed fixed-seed evaluation recorded.

Best fastest evaluation

No completed fixed-seed evaluation recorded.

Files

Runtime weights, model config, normalization statistics, route reference, training config, and portable checksummed fallbacks are included. Raw rollout traces, optimizer state, and full training logs are excluded.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch

Нельзя запустить

RL-агенты не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов
c8cda74

0 моделей