Superfície pública multilíngue para Xperience-10M: dados de amostra, 20 tarefas embodied-AI, baselines, diagnósticos Qwen3-Omni e Cosmos3 e direções de treino.
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## 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:** 2026-06-21. **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. ## Duas Linhas de Evidência | Linha | Unidade de dados | Métodos e resultados | Uso | | --- | --- | --- | --- | | 1 episódio de amostra | 5,821 frames; 1,161 janelas alinhadas de 20 frames; 8,546 dimensões. | Minimal + Neural MLP em 20 tarefas; 40/40 registros com score; todos são direct scores. | Inspecionar arquivos da amostra, definições de tarefas, baselines reproduzíveis e validade das tarefas. | | 128 episódios selecionados | Split 96/16/16; 34,269 janelas exportadas; features public-safe ligadas aos caminhos oficiais gated. | Metadata simple/NN, raw-feature simple/NN, Qwen3-Omni, Cosmos3-Super e Cosmos3-Nano; 140/140 registros com score; 134 direct + 6 compact proxy. | Comparar baselines e ramos de modelo no mesmo split; proxy targets permanecem visíveis. | Fórmula: 2 métodos de um episódio x 20 tarefas = 40; 7 métodos de 128 episódios x 20 tarefas = 140; matriz pública total = 180/180 registros com score. Blocos de métodos: a linha 1 contém task-head baselines (Minimal, Neural MLP). A linha 2 separa aligned baseline heads (metadata simple/NN, raw-feature simple/NN), a série Qwen3-Omni (Qwen3-Omni v6 LoRA) e a série Cosmos3 (Cosmos3-Super Reasoner, Cosmos3-Nano Future Window). Qwen3 v1-v6 é uma linhagem LoRA/eval interna à linha 2, não as evidence lines do projeto; a matriz de 20 tarefas usa v6 e v5 fica como pinned prior release. Cosmos3-Super Forward-Dynamics LoRA é publicado como adapter/pesos/resultados separado e não conta como linha de método na matriz de 20 tarefas. 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). ## Rota Rápida | Objetivo | Entrada | | --- | --- | | Entender o projeto | [PROJECT_BRIEF.md](PROJECT_BRIEF.md), [PROJECT_STATUS.md](PROJECT_STATUS.md) | | Escolher a superfície pública correta | [PUBLIC_READER_MAP.md](PUBLIC_READER_MAP.md) | | Ver as 20 tarefas | [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) | | Inspecionar uma amostra | [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) | | Ler as três pipelines foundation | [THREE_FOUNDATION_PIPELINES.md](THREE_FOUNDATION_PIPELINES.md), [three_foundation_pipelines.json](docs/data/three_foundation_pipelines.json) | | Reproduzir ou auditar | [REPRODUCIBILITY.md](REPRODUCIBILITY.md), [EVIDENCE_CONTRACT.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; a matriz pública está em 180/180 registros com score: 174 direct e 6 compact proxy, com proxy targets visíveis. - 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 | 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.