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Reflex-1 · Chromium original ↗Anuncio Modelos de decisión
Presentamos Reflex-1
Un modelo de 421M parámetros para seleccionar herramientas, clasificar intenciones y elegir acciones, con pesos públicos y rendimiento medido en CPU.
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3 ARTÍCULOS
Memoria espacial
Presentamos re1: memoria espacial para IA física
Busca eventos grabados, comprueba el vídeo original y vuelve a visitar los lugares capturados en 3D.
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Sistemas de agentes
Presentamos Colony: agentes personales con memoria y herramientas
Dele a un agente un trabajo continuo, un lugar para trabajar y una memoria que pueda usar la próxima vez. Colony se está abriendo para ver avances técnicos.
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Apuntes de laboratorio
6 ARTÍCULOSEvaluación
Selección del punto de control de Samsara
El punto de control seleccionado de 80,000 pasos terminó dos episodios por delante del candidato de 34,000 pasos. Los cinco resultados de la misma evaluación de 2,000 episodios.
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El laboratorio
Por qué construimos modelos locales
Queremos que las personas puedan ejecutar y adaptar los modelos que construimos. Esto incluye los requisitos de hardware y el control operativo en el resumen de investigación.
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Aprendizaje robótico
Cuatro pruebas para la colocación de un robot
Una colocación puede llegar a la meta y caer después. Cuatro protocolos históricos de Samsara probados cuando el éxito debería contar.
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Sistemas
Elección del hardware para un modelo local
La reflex-1 funciona tanto en una CPU portátil como en una H200. La solicitud, el objetivo de latencia y la memoria de tiempo de ejecución determinan qué máquina se ajusta a la aplicación.
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Sistemas
Presupuestación de un servicio de toma de decisiones local
Nuestros tiempos de reflex-1 comienzan con el modelo cargado. Un servicio implementado también tiene que tener en cuenta las llamadas de inicio, colas y herramientas.
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Ingeniería de modelos
Adaptación de 9M de parámetros dentro de un modelo 421M
La adaptación principal de reflex-1 duró 75 minutos en un H200. Dónde se encuentran los parámetros entrenables y qué incluye ese tiempo.
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