Instructions to use cy0307/ropedia-xperience-10m-task-baselines with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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How to use cy0307/ropedia-xperience-10m-task-baselines with Cosmos:
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Ropedia Xperience-10M 任务套件
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。
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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、双证据线数据、180 条结果表、双线结果摘要。
快速入口
| 目标 | 入口 |
|---|---|
| 快速理解项目 | 项目简报, 项目状态 |
| 选择 GitHub / 网页 / HF 的正确入口 | 公共阅读地图 |
| 查看 20 个任务定义 | 20 任务指南, 任务契约数据 |
| 比较结果 | 研究结论, 180 条结果表 |
| 查看一个 sample 的全部文件关系 | 单 episode 浏览器, sample 文件地图 |
| 阅读三个基础模型方向 | 三条基础模型 pipeline, pipeline 契约数据 |
| 复现与审计 | 复现指南, 证据契约 |
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
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.