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_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 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 | 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 collection | https://huggingface.co/collections/cy0307/ropedia-xperience-10m-task-suite | ## Citation Use `CITATION.cff` and cite the upstream Ropedia Xperience-10M dataset according to its official card.