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Ropedia Xperience-10M Task Suite cover

Ropedia Xperience-10M Task Suite

Ropedia Xperience-10M logo

Superfície pública multilíngue para Xperience-10M: dados de amostra, 20 tarefas embodied-AI, baselines, diagnósticos Qwen3/Cosmos e direções de treino.

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

Como Ler Este Projeto

Este repositório transforma o episódio público de amostra do Xperience-10M em um laboratório verificável de tarefas para embodied AI. Comece pelo painel visual e pelo status do projeto; depois abra os contratos de tarefas, matrizes de resultados e espelhos no Hugging Face.

Atualizado: 2026-06-18.

Escopo: a suíte totalmente reproduzível usa um episódio público; os resultados de 128 episódios publicam apenas métricas, relatórios, predições seguras e model cards. MP4/HDF5/RRD originais, pesos completos do Qwen e dados gated não são redistribuídos.

Rota Rápida

Objetivo Entrada
Entender o projeto PROJECT_BRIEF.md, PROJECT_STATUS.md
Escolher a superfície pública correta PUBLIC_READER_MAP.md
Ver as 20 tarefas TASK_SUITE_20.md, task_suite_20.json
Comparar resultados RESEARCH_TAKEAWAYS.md, task_method_20_result_matrix.json
Inspecionar uma amostra single_episode_explorer.html, raw_sample_files.json
Ler as três pipelines foundation THREE_FOUNDATION_PIPELINES.md, three_foundation_pipelines.json
Reproduzir ou auditar REPRODUCIBILITY.md, EVIDENCE_CONTRACT.md

Estrutura

  • Dados: janelas de 20 frames ligam vídeo, áudio, profundidade, pose/SLAM, mocap, IMU, calibração e anotações de linguagem.
  • Tarefas: 20 contratos cobrem reconhecimento, previsão, retrieval, reconstrução, ordem, sincronização, horizonte longo, relação ação-objeto e pontes de sensores.
  • Resultados: minimal/NN de um episódio cobrem 20/20; a camada de 128 episódios separa metadata, raw features, Qwen3 e Cosmos com gaps explícitos.
  • Direções: spatial intelligence, human-video world model e vision-language-action têm mapeamento de tarefas e requisitos de evidência.

Fronteira Pública

O projeto publica apenas artifacts derivados, métricas, figuras, cards e resumos public-safe. O uso do Xperience-10M segue o dataset card oficial da Ropedia no Hugging Face.

Public Surfaces

Citation

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