Sylvest/libero_plus_lerobot
...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#8 Repository Của Tuần
#8 Repository Của Tuần
#10 Repository Của Tuần
🤖 Bộ dữ liệu hành động robot Libero+ dạng video
Dữ liệu hành động thực tế dưới dạng video, dùng để huấn luyện robot hành động tổng quát.
Đây là bộ dữ liệu Libero+ được công bố bởi nhóm nghiên cứu, chứa hàng chục nghìn mẫu hành động thực tế thu thập từ robot trong môi trường thực. Dữ liệu được định dạng dưới dạng video kèm nhãn hành động (action), phù hợp cho các tác vụ học sâu hành động (behavior cloning).
✨ Điểm nổi bật
- Dữ liệu video gắn hành động: mỗi mẫu là một đoạn video ngắn ghi lại chuyển động của robot, kèm theo nhãn hành động tương ứng.
- Quy mô lớn: hơn 10.000 và dưới 100.000 mẫu hành động, đủ để huấn luyện mô hình học sâu.
- Hỗ trợ môi trường thực tế: dữ liệu được thu thập từ robot trong môi trường thực, không phải mô phỏng.
- Định dạng chuẩn: tương thích với thư viện
datasetsvàmlcroissantcủa Hugging Face. - Giấy phép MIT: sử dụng tự do cho nghiên cứu và ứng dụng thương mại.
💡 Vì sao đáng chú ý
Libero+ cung cấp một nguồn dữ liệu thực tế lớn để huấn luyện các mô hình robot học sâu, đặc biệt là các mô hình học hành vi (behavior cloning). Khác với các bộ dữ liệu nhỏ hoặc chỉ dùng trong mô phỏng, Libero+ giúp các nhà nghiên cứu có thể đưa các mô hình học được ra môi trường thực tế một cách hiệu quả hơn.
#Robotics #BehaviorCloning #Dataset #AI #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Dataset Card for GSM8K Dataset Summary GSM8K (Grade School Math 8K) is a dataset of 8.5K high quality linguistically diverse grade school math word problems. The dataset was created to support the task of question answering on basic mathematical problems that require multi-step reasoning. These problems take between 2 and 8 steps to solve. Solutions primarily involve performing a sequence of elementary calculations using basic arithmetic operations (+ − ×÷) to… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/openai/gsm8k.
a.k.a. Awesome ChatGPT Prompts This is a Dataset Repository mirror of prompts.chat — a social platform for AI prompts. 📢 Notice This Hugging Face dataset is a mirror. For the latest prompts, features, and community contributions, please visit: 🌐 Website: prompts.chat 📦 GitHub: github.com/f/awesome-chatgpt-prompts About prompts.chat is an open-source platform where users can share, discover, and collect AI prompts from the community. The project can… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/fka/prompts.chat.
Dataset Card for HH-RLHF Dataset Summary This repository provides access to two different kinds of data: Human preference data about helpfulness and harmlessness from Training a Helpful and Harmless Assistant with Reinforcement Learning from Human Feedback. These data are meant to train preference (or reward) models for subsequent RLHF training. These data are not meant for supervised training of dialogue agents. Training dialogue agents on these data is likely… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Anthropic/hh-rlhf.
OpenAssistant Conversations Dataset (OASST1) Dataset Summary In an effort to democratize research on large-scale alignment, we release OpenAssistant Conversations (OASST1), a human-generated, human-annotated assistant-style conversation corpus consisting of 161,443 messages in 35 different languages, annotated with 461,292 quality ratings, resulting in over 10,000 fully annotated conversation trees. The corpus is a product of a worldwide crowd-sourcing effort… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/OpenAssistant/oasst1.
Dataset Card for Alpaca Dataset Summary Alpaca is a dataset of 52,000 instructions and demonstrations generated by OpenAI's text-davinci-003 engine. This instruction data can be used to conduct instruction-tuning for language models and make the language model follow instruction better. The authors built on the data generation pipeline from Self-Instruct framework and made the following modifications: The text-davinci-003 engine to generate the instruction data… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca.
Summary databricks-dolly-15k is an open source dataset of instruction-following records generated by thousands of Databricks employees in several of the behavioral categories outlined in the InstructGPT paper, including brainstorming, classification, closed QA, generation, information extraction, open QA, and summarization. This dataset can be used for any purpose, whether academic or commercial, under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/databricks/databricks-dolly-15k.
News [2025/04/22] We split the data and kept only the medical SFT dataset (medical_o1_sft.json). The file medical_o1_sft_mix.json contains a mix of medical and general instruction data. [2025/02/22] We released the distilled dataset from Deepseek-R1 based on medical verifiable problems. You can use it to initialize your models with the reasoning chain from Deepseek-R1. [2024/12/25] We open-sourced the medical reasoning dataset for SFT, built on medical verifiable problems and an… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/FreedomIntelligence/medical-o1-reasoning-SFT.
Dataset Card for SQuAD Dataset Summary Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) is a reading comprehension dataset, consisting of questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to every question is a segment of text, or span, from the corresponding reading passage, or the question might be unanswerable. SQuAD 1.1 contains 100,000+ question-answer pairs on 500+ articles. Supported Tasks and Leaderboards Question… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/rajpurkar/squad.
Dataset Card for Alpaca-Cleaned Repository: https://github.com/gururise/AlpacaDataCleaned Dataset Description This is a cleaned version of the original Alpaca Dataset released by Stanford. The following issues have been identified in the original release and fixed in this dataset: Hallucinations: Many instructions in the original dataset had instructions referencing data on the internet, which just caused GPT3 to hallucinate an answer. "instruction":"Summarize… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/yahma/alpaca-cleaned.