README.zh.md

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  <img src="docs/assets/brand/xperience10m-logo-social-card.png" alt="Ropedia Xperience-10M Task Suite cover" width="100%">
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<h1 align="center">Ropedia Xperience-10M 任务套件</h1>

<p align="center">
  <img src="docs/assets/brand/xperience10m-logo-mark-192.png" alt="Ropedia Xperience-10M logo" width="112">
</p>

<p align="center">
  <strong>面向 Xperience-10M 的多语言公开研究入口：样本数据、20 个具身智能任务、基线、Qwen3-Omni 与 Cosmos3 诊断结果，以及基础模型训练方向。</strong>
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  <a href="https://chaoyue0307.github.io/ropedia-xperience-10m-task-suite/"><img alt="GitHub Pages" src="https://img.shields.io/badge/site-GitHub%20Pages-1f63e9"></a>
  <a href="https://huggingface.co/spaces/cy0307/ropedia-xperience-10m-task-suite"><img alt="HF Space" src="https://img.shields.io/badge/Hugging%20Face-Space-ffb000"></a>
  <a href="https://huggingface.co/datasets/cy0307/ropedia-xperience-10m-task-suite-artifacts"><img alt="artifact dataset" src="https://img.shields.io/badge/HF-artifacts-008b9a"></a>
  <a href="https://huggingface.co/cy0307/ropedia-xperience-10m-task-baselines"><img alt="baseline model repo" src="https://img.shields.io/badge/HF-baselines-7ae5c3"></a>
  <a href="https://huggingface.co/datasets/ropedia-ai/xperience-10m"><img alt="Xperience-10M" src="https://img.shields.io/badge/dataset-Xperience--10M-344054"></a>
  <a href="LICENSE"><img alt="license" src="https://img.shields.io/badge/license-code%20MIT%20%2B%20data%20terms-ccffa0"></a>
</p>

## 如何阅读这个项目

这个仓库把 Ropedia 公开的 Xperience-10M sample episode 变成一个可检查的具身智能任务实验室。请先看仪表盘和项目状态，再进入 20 个任务、结果矩阵和 Hugging Face 镜像。

**更新时间：** 2026-06-21。

**范围：** 完整可复现的任务套件来自一个公开样本 episode；128-episode 结果只发布 public-safe 的指标、报告、预测摘要和模型卡。原始 MP4/HDF5/RRD、完整 Qwen 权重和 gated 数据不在本仓库重新分发。

## 两条证据线

| 线 | 数据单元 | 方法与结果 | 用途 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 sample episode | 5,821 帧；1,161 个 20-frame 对齐窗口；8,546 维特征。 | Minimal + Neural MLP；20 个任务全覆盖；40/40 scored records；全部为 direct scores。 | 检查原始 sample 文件、任务定义、可复现基线和每个任务是否成立。 |
| 128 selected episodes | 96/16/16 split；34,269 个导出窗口；public-safe 特征链接到官方 gated episode path。 | Metadata simple/NN、raw-feature simple/NN、Qwen3-Omni、Cosmos3-Super、Cosmos3-Nano；140/140 scored records；134 direct + 6 compact proxy。 | 比较同一 split 上的基线和模型分支；proxy target 会显式标注。 |

公式：2 个单 episode 方法 x 20 个任务 = 40；7 个 128-episode 方法 x 20 个任务 = 140；公开矩阵总计 180/180 scored records。

方法块：Line 1 是 task-head baselines（Minimal、Neural MLP）。Line 2 分成 aligned baseline heads（metadata simple/NN、raw-feature simple/NN）、Qwen3-Omni series（Qwen3-Omni v6 LoRA）和 Cosmos3 series（Cosmos3-Super Reasoner、Cosmos3-Nano Future Window）。Qwen3 run v1-v6 是 Line 2 内部的 LoRA/评估演进线，不是项目的 evidence lines；20-task matrix 使用 v6，v5 是 pinned prior release。Cosmos3-Super Forward-Dynamics LoRA 是单独发布的 adapter 权重/结果，不计入 20-task matrix method row。

入口：[双证据线说明](TWO_EVIDENCE_LINES.md)、[双证据线数据](docs/data/two_evidence_lines.json)、[180 条结果表](docs/data/task_method_20_result_matrix.json)、[双线结果摘要](docs/data/two_evidence_line_result_summary.json)。

## 快速入口

| 目标 | 入口 |
| --- | --- |
| 快速理解项目 | [项目简报](PROJECT_BRIEF.md), [项目状态](PROJECT_STATUS.md) |
| 选择 GitHub / 网页 / HF 的正确入口 | [公共阅读地图](PUBLIC_READER_MAP.md) |
| 查看 20 个任务定义 | [20 任务指南](TASK_SUITE_20.md), [任务契约数据](docs/data/task_suite_20.json) |
| 比较结果 | [研究结论](RESEARCH_TAKEAWAYS.md), [180 条结果表](docs/data/task_method_20_result_matrix.json) |
| 查看一个 sample 的全部文件关系 | [单 episode 浏览器](https://chaoyue0307.github.io/ropedia-xperience-10m-task-suite/single_episode_explorer.html), [sample 文件地图](docs/data/raw_sample_files.json) |
| 阅读三个基础模型方向 | [三条基础模型 pipeline](THREE_FOUNDATION_PIPELINES.md), [pipeline 契约数据](docs/data/three_foundation_pipelines.json) |
| 复现与审计 | [复现指南](REPRODUCIBILITY.md), [证据契约](EVIDENCE_CONTRACT.md) |

## 核心结构

- 识别规则：有 metric 的是 20 个任务层；解释这些 evidence 研究什么的是 4 个 research directions；描述模型 input/output 和训练目标的是 3 条 foundation pipelines；把感知、3D 记忆、语言推理、action 和 planning 合并起来的是 unified embodied model target，不是新的评分轴。
- 数据层：公开 sample episode 被切成 20-frame 窗口，并连接视频、音频、深度、pose/SLAM、mocap、IMU、calibration 和语言标注。
- 任务层：20 个统一任务覆盖识别、预测、检索、重建、同步、长时预测、action-object 关系和 sensor bridge。
- 结果层：单 episode minimal/NN 覆盖 20/20；128-episode metadata/raw、Qwen3-Omni v6 LoRA、Cosmos3-Super Reasoner、Cosmos3-Nano Future Window 分开标注；当前公开矩阵为 180/180 scored records，其中 174 direct、6 compact proxy，proxy target 显式保留。
- 训练方向：spatial intelligence、human-video world model、vision-language-action 三条 pipeline 已经有任务映射和需要的证据清单；长期目标是一个 unified embodied foundation model。

## 公开边界

本项目只发布小型 derived artifacts、指标、图表、README、模型卡和 public-safe 预测摘要。原始 Xperience-10M 数据使用仍以 Ropedia 官方 Hugging Face 数据卡和访问条款为准。

## 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 weights/results | https://huggingface.co/cy0307/ropedia-xperience-10m-weights-results |
| HF collection | https://huggingface.co/collections/cy0307/ropedia-xperience-10m-task-suite |

## Glossary

Use `GLOSSARY.md` and `docs/data/glossary.json` for project terminology:
evidence line, 20-frame window, compact-proxy score, Qwen v1-v6,
Cosmos3-Super, LoRA adapter, HF artifact dataset, and related terms.

## Citation

Use `CITATION.cff` and cite the upstream Ropedia Xperience-10M dataset according to its official card.