Ropedia Xperience-10M Task Suite
Mehrsprachige öffentliche Forschungsoberfläche für Xperience-10M: Sample-Daten, 20 Embodied-AI-Aufgaben, Baselines, Qwen3/Cosmos-Diagnostik und Trainingsrichtungen.
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So Liest Man Dieses Projekt
Dieses Repository macht aus dem öffentlichen Xperience-10M-Sample eine prüfbare Aufgabenoberfläche für Embodied AI. Beginnen Sie mit Dashboard und Projektstatus, danach mit Aufgabenverträgen, Ergebnismatrizen und Hugging-Face-Spiegeln.
Aktualisiert: 2026-06-18.
Umfang: die vollständig reproduzierbare Suite nutzt ein öffentliches Sample-Episode; 128-Episode-Ergebnisse veröffentlichen nur public-safe Metriken, Berichte, Vorhersagen und Modellkarten. Rohdaten wie MP4/HDF5/RRD, vollständige Qwen-Gewichte und gated Daten werden nicht weitergegeben.
Schneller Einstieg
| Ziel | Einstieg |
|---|---|
| Projekt verstehen | PROJECT_BRIEF.md, PROJECT_STATUS.md |
| Richtige öffentliche Oberfläche wählen | PUBLIC_READER_MAP.md |
| 20 Aufgaben prüfen | TASK_SUITE_20.md, task_suite_20.json |
| Ergebnisse vergleichen | RESEARCH_TAKEAWAYS.md, task_method_20_result_matrix.json |
| Ein Sample untersuchen | single_episode_explorer.html, raw_sample_files.json |
| Drei Foundation-Pipelines lesen | THREE_FOUNDATION_PIPELINES.md, three_foundation_pipelines.json |
| Reproduzieren oder auditieren | REPRODUCIBILITY.md, EVIDENCE_CONTRACT.md |
Struktur
- Daten: 20-Frame-Fenster über Video, Audio, Tiefe, Pose/SLAM, Mocap, IMU, Kalibrierung und Sprachannotation.
- Aufgaben: 20 Verträge für Erkennung, Vorhersage, Retrieval, Rekonstruktion, Ordnung, Synchronisierung, Langhorizont-Prognose, Aktion-Objekt-Bindung und Sensor-Brücken.
- Ergebnisse: Single-Episode minimal/NN decken 20/20 ab; 128-Episode-Zweige trennen Metadata, Raw Features, Qwen3 und Cosmos mit sichtbaren Gaps.
- Richtungen: spatial intelligence, human-video world model und vision-language-action sind mit Aufgaben und Evidenzanforderungen dokumentiert.
Öffentliche Grenze
Dieses Projekt veröffentlicht nur abgeleitete Artefakte, Metriken, Figuren, Karten und public-safe Zusammenfassungen. Xperience-10M bleibt unter den offiziellen Ropedia/Hugging-Face-Bedingungen.
Public Surfaces
Citation
Use CITATION.cff and cite the upstream Ropedia Xperience-10M dataset according to its official card.