Datasets:
Ropedia Xperience-10M Task Suite
Capa pública de tareas y evaluación para Xperience-10M: datos de muestra, 20 tareas embodied-AI, baselines, diagnósticos Qwen3-Omni y Cosmos3, y direcciones de entrenamiento.
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Descripción Del Proyecto
Este repositorio convierte el episodio público de muestra de Xperience-10M en un laboratorio verificable de tareas para embodied AI. Empieza por el panel visual y el estado del proyecto; después entra en las tareas, matrices de resultados y espejos de Hugging Face.
Actualizado: 2026-06-23.
Alcance: la suite reproducible usa un episodio público; los resultados de 128 episodios publican solo métricas, reportes, predicciones seguras y tarjetas de modelo. No se redistribuyen MP4/HDF5/RRD originales, pesos completos de Qwen ni datos gated.
Dos Líneas de Evidencia
| Línea | Unidad de datos | Métodos y resultados | Uso |
|---|---|---|---|
| 1 episodio de muestra | 5,821 frames; 1,161 ventanas alineadas de 20 frames; 8,546 dimensiones. | Minimal + Neural MLP en 20 tareas; 40/40 registros con score; todos son direct scores. | Inspeccionar archivos de muestra, definiciones de tarea, baselines reproducibles y validez de tareas. |
| 128 episodios seleccionados | Split 96/16/16; 34,269 ventanas exportadas; features public-safe ligadas a episode paths oficiales gated. | Metadata simple/NN, raw-feature simple/NN, Qwen3-Omni, Cosmos3-Super y Cosmos3-Nano; 140/140 registros con score; 134 direct + 6 compact proxy. | Comparar baselines y ramas de modelo en el mismo split; los proxy targets permanecen visibles. |
Fórmula: 2 métodos de un episodio x 20 tareas = 40; 7 métodos de 128 episodios x 20 tareas = 140; matriz pública total = 180/180 registros con score.
Bloques de métodos: la línea 1 contiene task-head baselines (Minimal, Neural MLP). La línea 2 separa aligned baseline heads (metadata simple/NN, raw-feature simple/NN), la serie Qwen3-Omni (Qwen3-Omni v6 LoRA) y la serie Cosmos3 (Cosmos3-Super Reasoner, Cosmos3-Nano Future Window). Qwen3 v1-v6 es una línea interna de evolución LoRA/evaluación dentro de la línea 2, no las evidence lines del proyecto; la matriz de 20 tareas usa v6 y v5 queda como pinned prior release. Cosmos3-Super Forward-Dynamics LoRA se publica como adapter/pesos/resultados aparte y no cuenta como fila de método en la matriz de 20 tareas.
Entradas: guia de dos lineas de evidencia, datos de dos lineas, tabla de 180 resultados, resumen de resultados de dos lineas.
Ruta Rápida
| Objetivo | Entrada |
|---|---|
| Entender el proyecto | resumen del proyecto, estado del proyecto |
| Elegir entrada GitHub / web / HF | mapa publico de evidencia |
| Ver las 20 tareas | guia de 20 tareas, datos de contratos de tarea |
| Comparar resultados | conclusiones de investigacion, tabla de 180 resultados |
| Inspeccionar una muestra | explorador de un episodio, mapa de archivos de muestra |
| Comparar sample / 128 / dataset completo | analisis del data explorer, seccion web de analisis |
| Leer las tres direcciones foundation | tres pipelines foundation, datos de contratos de pipeline |
| Reproducir o auditar | guia de reproducibilidad, contrato de evidencia |
Estructura
- Regla de lectura: si tiene una métrica, es una tarea de las 20; si explica qué estudia la evidencia, es una de las 4 research directions; si define inputs/outputs de entrenamiento, es una de las 3 foundation pipelines; si combina percepción, memoria 3D, lenguaje, acción y planificación, es el unified embodied model target, no otro eje de score.
- Datos: ventanas de 20 frames con video, audio, profundidad, pose/SLAM, mocap, IMU, calibración y lenguaje.
- Exploracion de datos: la nueva capa separa el sample publico, los exports selected-128 y la metadata del dataset gated completo.
- Tareas: 20 contratos para reconocimiento, predicción, recuperación, reconstrucción, sincronización, horizonte largo, relación acción-objeto y puentes de sensores.
- Resultados: minimal/NN de un episodio cubren 20/20; las ramas de 128 episodios separan metadata, raw features, Qwen3 y Cosmos; la matriz pública está en 180/180 registros con score: 174 direct y 6 compact proxy, con proxy targets visibles.
- Direcciones: spatial intelligence, human-video world model y vision-language-action tienen mapeo de tareas y requisitos de evidencia; el objetivo largo plazo es un unified embodied foundation model.
Límite Público
El proyecto publica solo artifacts derivados, métricas, figuras, tarjetas y resúmenes public-safe. El uso de Xperience-10M sigue las condiciones oficiales de Ropedia en 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
If you use this project, cite the Ropedia Xperience-10M Task Suite by Chaoyue He and also cite the upstream Ropedia Xperience-10M dataset according to its official card.
@misc{he2026ropedia_xperience10m_task_suite,
author = {Chaoyue He},
title = {Ropedia Xperience-10M Task Suite},
year = {2026},
url = {https://github.com/ChaoYue0307/ropedia-xperience-10m-task-suite},
note = {Public task and evaluation layer built on the Ropedia Xperience-10M dataset}
}