Datasets:
Ropedia Xperience-10M Task Suite
Öffentliche Aufgaben- und Evaluationsschicht für Xperience-10M: Sample-Daten, 20 Embodied-AI-Aufgaben, Baselines, Qwen3-Omni- und Cosmos3-Diagnostik und Trainingsrichtungen.
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Projektüberblick
Dieses Repository macht aus dem öffentlichen Xperience-10M-Sample eine prüfbare Aufgabenoberfläche für Embodied AI. Beginnen Sie mit Dashboard und Projektstatus, danach mit Aufgabenverträgen, Ergebnismatrizen und Hugging-Face-Spiegeln.
Aktualisiert: 2026-06-23.
Umfang: die vollständig reproduzierbare Suite nutzt ein öffentliches Sample-Episode; 128-Episode-Ergebnisse veröffentlichen nur public-safe Metriken, Berichte, Vorhersagen und Modellkarten. Rohdaten wie MP4/HDF5/RRD, vollständige Qwen-Gewichte und gated Daten werden nicht weitergegeben.
Zwei Evidenzlinien
| Linie | Dateneinheit | Methoden und Ergebnisse | Zweck |
|---|---|---|---|
| 1 Sample-Episode | 5,821 Frames; 1,161 ausgerichtete 20-Frame-Fenster; 8,546 Dimensionen. | Minimal + Neural MLP auf 20 Aufgaben; 40/40 gescorte Einträge; alle sind direct scores. | Sample-Dateien, Aufgaben, reproduzierbare Baselines und Aufgabenqualität prüfen. |
| 128 ausgewählte Episoden | 96/16/16 Split; 34,269 exportierte Fenster; public-safe Features mit offiziellen gated Episode-Pfaden. | Metadata simple/NN, raw-feature simple/NN, Qwen3-Omni, Cosmos3-Super und Cosmos3-Nano; 140/140 gescorte Einträge; 134 direct + 6 compact proxy. | Baselines und Modellzweige auf demselben Split vergleichen; Proxy-Targets bleiben sichtbar. |
Formel: 2 Single-Episode-Methoden x 20 Aufgaben = 40; 7 128-Episode-Methoden x 20 Aufgaben = 140; öffentliche Gesamtmatrix = 180/180 gescorte Einträge.
Methodenblöcke: Linie 1 enthält task-head baselines (Minimal, Neural MLP). Linie 2 trennt aligned baseline heads (metadata simple/NN, raw-feature simple/NN), die Qwen3-Omni series (Qwen3-Omni v6 LoRA) und die Cosmos3 series (Cosmos3-Super Reasoner, Cosmos3-Nano Future Window). Qwen3 v1-v6 ist eine LoRA-/Evaluationslinie innerhalb von Linie 2, nicht die evidence lines des Projekts; die 20-Task-Matrix nutzt v6 und v5 bleibt der pinned prior release. Cosmos3-Super Forward-Dynamics LoRA ist ein separat veröffentlichter Adapter/Gewichts-/Ergebnis-Artefakt und zählt nicht als Methodenreihe der 20-Task-Matrix.
Einstieg: Leitfaden zu zwei Evidenzlinien, Daten der zwei Evidenzlinien, Tabelle mit 180 Ergebnissen, Ergebniszusammenfassung der zwei Linien.
Schneller Einstieg
| Ziel | Einstieg |
|---|---|
| Projekt verstehen | Projektbrief, Projektstatus |
| GitHub-/Web-/HF-Einstieg wählen | öffentliche Evidenzkarte |
| 20 Aufgaben prüfen | 20-Aufgaben-Leitfaden, Aufgabenvertragsdaten |
| Ergebnisse vergleichen | Forschungsergebnisse, Tabelle mit 180 Ergebnissen |
| Ein Sample untersuchen | Ein-Episode-Explorer, Sample-Dateikarte |
| Sample / 128 / Gesamtdatensatz vergleichen | Data-Explorer-Analyse, Web-Analysebereich |
| Drei Foundation-Pipelines lesen | drei Foundation-Pipelines, Pipeline-Vertragsdaten |
| Reproduzieren oder auditieren | Reproduzierbarkeitsleitfaden, Evidenzvertrag |
Struktur
- Leseregel: Hat es eine Metrik, gehört es zu den 20 Aufgaben; erklärt es, was die Evidenz untersucht, gehört es zu den 4 research directions; beschreibt es Trainings-Inputs und Targets, gehört es zu den 3 foundation pipelines; verbindet es Wahrnehmung, 3D-Gedächtnis, Sprache, Aktion und Planung, ist es das unified embodied model target, keine zusätzliche Score-Achse.
- Daten: 20-Frame-Fenster über Video, Audio, Tiefe, Pose/SLAM, Mocap, IMU, Kalibrierung und Sprachannotation.
- Datenexploration: Die neue Analyse trennt Public Sample, Selected-128-Exports und Full-Dataset-Metadaten des gated Upstreams.
- Aufgaben: 20 Verträge für Erkennung, Vorhersage, Retrieval, Rekonstruktion, Ordnung, Synchronisierung, Langhorizont-Prognose, Aktion-Objekt-Bindung und Sensor-Brücken.
- Ergebnisse: Single-Episode minimal/NN decken 20/20 ab; 128-Episode-Zweige trennen Metadata, Raw Features, Qwen3 und Cosmos; die öffentliche Matrix steht bei 180/180 gescorten Einträgen: 174 direct und 6 compact proxy, mit sichtbaren Proxy-Targets.
- Richtungen: spatial intelligence, human-video world model und vision-language-action sind mit Aufgaben und Evidenzanforderungen dokumentiert; das langfristige Ziel ist ein unified embodied foundation model.
Öffentliche Grenze
Dieses Projekt veröffentlicht nur abgeleitete Artefakte, Metriken, Figuren, Karten und public-safe Zusammenfassungen. Xperience-10M bleibt unter den offiziellen Ropedia/Hugging-Face-Bedingungen.
Published Mirrors
Glossary
Use GLOSSARY.md and docs/data/glossary.json for project terminology:
evidence line, 20-frame window, compact-proxy score, Qwen v1-v6,
Cosmos3-Super, LoRA adapter, HF artifact dataset, and related terms.
Citation
Use CITATION.cff and cite the upstream Ropedia Xperience-10M dataset according to its official card.