Mehrsprachige öffentliche Forschungsoberfläche für Xperience-10M: Sample-Daten, 20 Embodied-AI-Aufgaben, Baselines, Qwen3-Omni- und Cosmos3-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:** 2026-06-21. **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. ## Zwei Evidenzlinien | Linie | Dateneinheit | Methoden und Ergebnisse | Zweck | | --- | --- | --- | --- | | 1 Sample-Episode | 5,821 Frames; 1,161 ausgerichtete 20-Frame-Fenster; 8,546 Dimensionen. | Minimal + Neural MLP auf 20 Aufgaben; 40/40 gescorte Einträge; alle sind direct scores. | Sample-Dateien, Aufgaben, reproduzierbare Baselines und Aufgabenqualität prüfen. | | 128 ausgewählte Episoden | 96/16/16 Split; 34,269 exportierte Fenster; public-safe Features mit offiziellen gated Episode-Pfaden. | Metadata simple/NN, raw-feature simple/NN, Qwen3-Omni, Cosmos3-Super und Cosmos3-Nano; 140/140 gescorte Einträge; 134 direct + 6 compact proxy. | Baselines und Modellzweige auf demselben Split vergleichen; Proxy-Targets bleiben sichtbar. | Formel: 2 Single-Episode-Methoden x 20 Aufgaben = 40; 7 128-Episode-Methoden x 20 Aufgaben = 140; öffentliche Gesamtmatrix = 180/180 gescorte Einträge. Methodenblöcke: Linie 1 enthält task-head baselines (Minimal, Neural MLP). Linie 2 trennt aligned baseline heads (metadata simple/NN, raw-feature simple/NN), die Qwen3-Omni series (Qwen3-Omni v6 LoRA) und die Cosmos3 series (Cosmos3-Super Reasoner, Cosmos3-Nano Future Window). Qwen3 v1-v6 ist eine LoRA-/Evaluationslinie innerhalb von Linie 2, nicht die evidence lines des Projekts; die 20-Task-Matrix nutzt v6 und v5 bleibt der pinned prior release. Cosmos3-Super Forward-Dynamics LoRA ist ein separat veröffentlichter Adapter/Gewichts-/Ergebnis-Artefakt und zählt nicht als Methodenreihe der 20-Task-Matrix. Einstieg: [`TWO_EVIDENCE_LINES.md`](TWO_EVIDENCE_LINES.md), [`two_evidence_lines.json`](docs/data/two_evidence_lines.json), [`task_method_20_result_matrix.json`](docs/data/task_method_20_result_matrix.json), [`two_evidence_line_result_summary.json`](docs/data/two_evidence_line_result_summary.json). ## Schneller Einstieg | Ziel | Einstieg | | --- | --- | | Projekt verstehen | [PROJECT_BRIEF.md](PROJECT_BRIEF.md), [PROJECT_STATUS.md](PROJECT_STATUS.md) | | Richtige öffentliche Oberfläche wählen | [PUBLIC_READER_MAP.md](PUBLIC_READER_MAP.md) | | 20 Aufgaben prüfen | [TASK_SUITE_20.md](TASK_SUITE_20.md), [task_suite_20.json](docs/data/task_suite_20.json) | | Ergebnisse vergleichen | [RESEARCH_TAKEAWAYS.md](RESEARCH_TAKEAWAYS.md), [task_method_20_result_matrix.json](docs/data/task_method_20_result_matrix.json) | | Ein Sample untersuchen | [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) | | Drei Foundation-Pipelines lesen | [THREE_FOUNDATION_PIPELINES.md](THREE_FOUNDATION_PIPELINES.md), [three_foundation_pipelines.json](docs/data/three_foundation_pipelines.json) | | Reproduzieren oder auditieren | [REPRODUCIBILITY.md](REPRODUCIBILITY.md), [EVIDENCE_CONTRACT.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; die öffentliche Matrix steht bei 180/180 gescorten Einträgen: 174 direct und 6 compact proxy, mit sichtbaren Proxy-Targets. - 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 | 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.