Datasets:
Ropedia Xperience-10M Task Suite
Camada pública de tarefas e avaliação para Xperience-10M: dados de amostra, 20 tarefas embodied-AI, baselines, diagnósticos Qwen3-Omni e Cosmos3 e direções de treino.
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Visão Geral Do 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: 2026-06-23.
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. |
Fórmula: 2 métodos de um episódio x 20 tarefas = 40; 7 métodos de 128 episódios x 20 tarefas = 140; matriz pública total = 180/180 registros com score.
Blocos de métodos: a linha 1 contém task-head baselines (Minimal, Neural MLP). A linha 2 separa aligned baseline heads (metadata simple/NN, raw-feature simple/NN), a série Qwen3-Omni (Qwen3-Omni v6 LoRA) e a série Cosmos3 (Cosmos3-Super Reasoner, Cosmos3-Nano Future Window). Qwen3 v1-v6 é uma linhagem LoRA/eval interna à linha 2, não as evidence lines do projeto; a matriz de 20 tarefas usa v6 e v5 fica como pinned prior release. Cosmos3-Super Forward-Dynamics LoRA é publicado como adapter/pesos/resultados separado e não conta como linha de método na matriz de 20 tarefas.
Entradas: guia de duas linhas de evidencia, dados das duas linhas, tabela de 180 resultados, resumo de resultados das duas linhas.
Rota Rápida
| Objetivo | Entrada |
|---|---|
| Entender o projeto | resumo do projeto, status do projeto |
| Escolher entrada GitHub / web / HF | mapa publico de evidencias |
| Ver as 20 tarefas | guia das 20 tarefas, dados dos contratos de tarefa |
| Comparar resultados | conclusões de pesquisa, tabela de 180 resultados |
| Inspecionar uma amostra | explorador de um episódio, mapa dos arquivos de amostra |
| Comparar sample / 128 / dataset completo | analise do data explorer, secao web de analise |
| Ler as três pipelines foundation | três pipelines foundation, dados dos contratos de pipeline |
| Reproduzir ou auditar | guia de reprodutibilidade, contrato de evidencia |
Estrutura
- Regra de leitura: se tem uma métrica, pertence às 20 tarefas; se explica o que a evidência estuda, pertence às 4 research directions; se define inputs/outputs de treino, pertence às 3 foundation pipelines; se combina percepção, memória 3D, linguagem, ação e planejamento, pertence ao unified embodied model target, não a um novo eixo de score.
- Dados: janelas de 20 frames ligam vídeo, áudio, profundidade, pose/SLAM, mocap, IMU, calibração e anotações de linguagem.
- Exploracao de dados: a nova camada separa o sample publico, os exports selected-128 e a metadata do dataset gated completo.
- 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; o objetivo de longo prazo é um unified embodied foundation model.
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.
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.