Förvar
Öppen källkod
RLinf
Förstärkningsinlärningsinfrastruktur för förkroppsligade modeller och robotpolicyer.
Robotinlärningsramar
Riktmärken / Forskning
actprobe · air-embodied-brain
ActProbe tillhandahåller sonder och riktmärken för tidig feldetektering i generativa robotpolicyer.
Översikt
ActProbe tillhandahåller sonder och riktmärken för tidig feldetektering i generativa robotpolicyer.
Utgivarens sammanfattning: "ActProbe: Action-Space Probing for Early Failure Detection of Generative Robot Policies — kod, data och 5 riktmärken för detektering."
Använd dess arkiv för att inspektera implementeringen, dokumentationen och arbetsflöden som stöds. Denna katalogpost identifierar underhållaren, kodlicensen och relaterade resurser; det gör inte anspråk på att projektet har installerats eller testat på din robot.
Projektinformation
- Underhållare
- air-embodied-brain
- Primärt språk
- Python
- Förvarskodlicens
- Ej specificerat
- Modellviktslicens
- Ej inspelat
- Dataset licens
- Ej inspelat
- Hårdvarudesignlicens
- Ej inspelat
- Underhåll
- Ej arkiverad i senast registrerade metadata
- Senast observerade repository push
- 2026-07-19
Kodlicenser täcker inte automatiskt modellvikter, datauppsättningar eller hårdvarudesigner. Oinspelade licensdetaljer kräver bekräftelse med utgivaren.
Dokumentationssektioner
- ActProbe: Action-Space Probe for Early Failure Detection of Generative Robot Policies
- Installation
- Data
- Train and evaluate ActProbe
- 1. Train the probe — no weights are shipped, so train first.
- trainall.sh trains 3 probes on 3 random seeds (each seed = a fresh random
Bläddra i den här resursens kategorier
Utforska relaterade samlingar
Bläddra Riktmärken →Mer in Riktmärken
Förvar
Öppen källkod
Förvar
Forskning
rlinf actprobe · BigBen111
RLinf ActProbe lägger till sondbaserad tidig avslutning till inlärning av förstärkt policy.
Robotinlärningsramar