Datasets:
Ropedia Xperience-10M Task Suite
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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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. |
Entradas: TWO_EVIDENCE_LINES.md, two_evidence_lines.json, task_method_20_result_matrix.json, two_evidence_line_result_summary.json.
Rota Rápida
| Objetivo | Entrada |
|---|---|
| Entender o projeto | PROJECT_BRIEF.md, PROJECT_STATUS.md |
| Escolher a superfície pública correta | PUBLIC_READER_MAP.md |
| Ver as 20 tarefas | TASK_SUITE_20.md, task_suite_20.json |
| Comparar resultados | RESEARCH_TAKEAWAYS.md, task_method_20_result_matrix.json |
| Inspecionar uma amostra | single_episode_explorer.html, raw_sample_files.json |
| Ler as três pipelines foundation | THREE_FOUNDATION_PIPELINES.md, three_foundation_pipelines.json |
| Reproduzir ou auditar | REPRODUCIBILITY.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
Citation
Use CITATION.cff and cite the upstream Ropedia Xperience-10M dataset according to its official card.