Superficie pública multilingüe para Xperience-10M: datos de muestra, 20 tareas embodied-AI, baselines, diagnósticos Qwen3-Omni y Cosmos3, y direcciones de entrenamiento.
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## Cómo Leer Este Proyecto Este repositorio convierte el episodio público de muestra de Xperience-10M en un laboratorio verificable de tareas para embodied AI. Empieza por el panel visual y el estado del proyecto; después entra en las tareas, matrices de resultados y espejos de Hugging Face. **Actualizado:** 2026-06-21. **Alcance:** la suite reproducible usa un episodio público; los resultados de 128 episodios publican solo métricas, reportes, predicciones seguras y tarjetas de modelo. No se redistribuyen MP4/HDF5/RRD originales, pesos completos de Qwen ni datos gated. ## Dos Líneas de Evidencia | Línea | Unidad de datos | Métodos y resultados | Uso | | --- | --- | --- | --- | | 1 episodio de muestra | 5,821 frames; 1,161 ventanas alineadas de 20 frames; 8,546 dimensiones. | Minimal + Neural MLP en 20 tareas; 40/40 registros con score; todos son direct scores. | Inspeccionar archivos de muestra, definiciones de tarea, baselines reproducibles y validez de tareas. | | 128 episodios seleccionados | Split 96/16/16; 34,269 ventanas exportadas; features public-safe ligadas a episode paths oficiales gated. | Metadata simple/NN, raw-feature simple/NN, Qwen3-Omni, Cosmos3-Super y Cosmos3-Nano; 140/140 registros con score; 134 direct + 6 compact proxy. | Comparar baselines y ramas de modelo en el mismo split; los proxy targets permanecen visibles. | Fórmula: 2 métodos de un episodio x 20 tareas = 40; 7 métodos de 128 episodios x 20 tareas = 140; matriz pública total = 180/180 registros con score. Bloques de métodos: la línea 1 contiene task-head baselines (Minimal, Neural MLP). La línea 2 separa aligned baseline heads (metadata simple/NN, raw-feature simple/NN), la serie Qwen3-Omni (Qwen3-Omni v6 LoRA) y la serie Cosmos3 (Cosmos3-Super Reasoner, Cosmos3-Nano Future Window). Qwen3 v1-v6 es una línea interna de evolución LoRA/evaluación dentro de la línea 2, no las evidence lines del proyecto; la matriz de 20 tareas usa v6 y v5 queda como pinned prior release. Cosmos3-Super Forward-Dynamics LoRA se publica como adapter/pesos/resultados aparte y no cuenta como fila de método en la matriz de 20 tareas. Entradas: [`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). ## Ruta Rápida | Objetivo | Entrada | | --- | --- | | Entender el proyecto | [PROJECT_BRIEF.md](PROJECT_BRIEF.md), [PROJECT_STATUS.md](PROJECT_STATUS.md) | | Elegir la superficie correcta | [PUBLIC_READER_MAP.md](PUBLIC_READER_MAP.md) | | Ver las 20 tareas | [TASK_SUITE_20.md](TASK_SUITE_20.md), [task_suite_20.json](docs/data/task_suite_20.json) | | Comparar resultados | [RESEARCH_TAKEAWAYS.md](RESEARCH_TAKEAWAYS.md), [task_method_20_result_matrix.json](docs/data/task_method_20_result_matrix.json) | | Inspeccionar una muestra | [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) | | Leer las tres direcciones foundation | [THREE_FOUNDATION_PIPELINES.md](THREE_FOUNDATION_PIPELINES.md), [three_foundation_pipelines.json](docs/data/three_foundation_pipelines.json) | | Reproducir o auditar | [REPRODUCIBILITY.md](REPRODUCIBILITY.md), [EVIDENCE_CONTRACT.md](EVIDENCE_CONTRACT.md) | ## Estructura - Datos: ventanas de 20 frames con video, audio, profundidad, pose/SLAM, mocap, IMU, calibración y lenguaje. - Tareas: 20 contratos para reconocimiento, predicción, recuperación, reconstrucción, sincronización, horizonte largo, relación acción-objeto y puentes de sensores. - Resultados: minimal/NN de un episodio cubren 20/20; las ramas de 128 episodios separan metadata, raw features, Qwen3 y Cosmos; la matriz pública está en 180/180 registros con score: 174 direct y 6 compact proxy, con proxy targets visibles. - Direcciones: spatial intelligence, human-video world model y vision-language-action tienen mapeo de tareas y requisitos de evidencia. ## Límite Público El proyecto publica solo artifacts derivados, métricas, figuras, tarjetas y resúmenes public-safe. El uso de Xperience-10M sigue las condiciones oficiales de Ropedia en Hugging Face. ## 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.