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Vintix

dunnolabによって開発
Vintixはコンテキスト強化学習によるマルチタスクアクションモデルで、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。
ダウンロード数 41
リリース時間 : 3/3/2025

モデル概要

Vintixはコンテキスト強化学習に基づくアクションモデルで、マルチタスク強化学習シナリオに対応するよう特別に設計されており、MuJoCo、メタバース、両手器用操作、産業用ベンチマークなどのデータセットで優れた性能を示します。

モデル特徴

マルチタスク強化学習
物理シミュレーションや産業用ベンチマークテストを含む複数の強化学習タスクを同時に処理可能
高性能
複数のベンチマークテストでIQM標準化スコア0.99を達成し、優れた性能を発揮
大規模モデル
3.32億パラメータと20層構造を有し、強力な学習能力を備える

モデル能力

物理環境シミュレーション
産業タスク処理
両手器用操作
マルチタスク強化学習
コンテキスト学習

使用事例

ロボット制御
MuJoCo物理シミュレーション
ロボットの物理運動と環境インタラクションのシミュレーションに使用
標準化スコアIQMが0.99を達成
両手器用操作
ロボットの両手協調操作タスク
標準化スコアIQMが0.92を達成
産業応用
産業用ベンチマークテスト
産業環境における複雑なタスク処理
標準化スコアIQMが0.99を達成
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