Ropedia Xperience-10M Task Suite cover

Ropedia Xperience-10M Task Suite

Ropedia Xperience-10M logo

Superficie pública multilingüe para Xperience-10M: datos de muestra, 20 tareas embodied-AI, baselines, diagnósticos Qwen3/Cosmos y direcciones de entrenamiento.

English · 中文 · Español · Français · Deutsch · 日本語 · 한국어 · Português

GitHub Pages HF Space artifact dataset baseline model repo Xperience-10M license

## Cómo Leer Este Proyecto Este repositorio convierte el episodio público de muestra de Xperience-10M en un laboratorio verificable de tareas para embodied AI. Empieza por el panel visual y el estado del proyecto; después entra en las tareas, matrices de resultados y espejos de Hugging Face. **Actualizado:** 2026-06-18. **Alcance:** la suite reproducible usa un episodio público; los resultados de 128 episodios publican solo métricas, reportes, predicciones seguras y tarjetas de modelo. No se redistribuyen MP4/HDF5/RRD originales, pesos completos de Qwen ni datos gated. ## Ruta Rápida | Objetivo | Entrada | | --- | --- | | Entender el proyecto | [PROJECT_BRIEF.md](PROJECT_BRIEF.md), [PROJECT_STATUS.md](PROJECT_STATUS.md) | | Elegir la superficie correcta | [PUBLIC_READER_MAP.md](PUBLIC_READER_MAP.md) | | Ver las 20 tareas | [TASK_SUITE_20.md](TASK_SUITE_20.md), [task_suite_20.json](docs/data/task_suite_20.json) | | Comparar resultados | [RESEARCH_TAKEAWAYS.md](RESEARCH_TAKEAWAYS.md), [task_method_20_result_matrix.json](docs/data/task_method_20_result_matrix.json) | | Inspeccionar una muestra | [single_episode_explorer.html](https://chaoyue0307.github.io/ropedia-xperience-10m-task-suite/single_episode_explorer.html), [raw_sample_files.json](docs/data/raw_sample_files.json) | | Leer las tres direcciones foundation | [THREE_FOUNDATION_PIPELINES.md](THREE_FOUNDATION_PIPELINES.md), [three_foundation_pipelines.json](docs/data/three_foundation_pipelines.json) | | Reproducir o auditar | [REPRODUCIBILITY.md](REPRODUCIBILITY.md), [EVIDENCE_CONTRACT.md](EVIDENCE_CONTRACT.md) | ## Estructura - Datos: ventanas de 20 frames con video, audio, profundidad, pose/SLAM, mocap, IMU, calibración y lenguaje. - Tareas: 20 contratos para reconocimiento, predicción, recuperación, reconstrucción, sincronización, horizonte largo, relación acción-objeto y puentes de sensores. - Resultados: minimal/NN de un episodio cubren 20/20; las ramas de 128 episodios separan metadata, raw features, Qwen3 y Cosmos con gaps explícitos. - Direcciones: spatial intelligence, human-video world model y vision-language-action tienen mapeo de tareas y requisitos de evidencia. ## Límite Público El proyecto publica solo artifacts derivados, métricas, figuras, tarjetas y resúmenes public-safe. El uso de Xperience-10M sigue las condiciones oficiales de Ropedia en Hugging Face. ## Public Surfaces | Surface | Link | | --- | --- | | GitHub | https://github.com/ChaoYue0307/ropedia-xperience-10m-task-suite | | Website | https://chaoyue0307.github.io/ropedia-xperience-10m-task-suite/ | | HF Space | https://huggingface.co/spaces/cy0307/ropedia-xperience-10m-task-suite | | HF artifacts | https://huggingface.co/datasets/cy0307/ropedia-xperience-10m-task-suite-artifacts | | HF baselines | https://huggingface.co/cy0307/ropedia-xperience-10m-task-baselines | | HF collection | https://huggingface.co/collections/cy0307/ropedia-xperience-10m-task-suite | ## Citation Use `CITATION.cff` and cite the upstream Ropedia Xperience-10M dataset according to its official card.