بحث مملوك — Hyperion

Reachy-LeRobot

دراسة جدوى: تشغيل سياسة رؤية-لغة-فعل بأربعة مليارات معامل (π0.5) على محطة عمل AMD Strix Halo واحدة، مع روبوت Reachy Mini وأذرع SO-101.

ما الذي قِسناه

  • الضبط الكامل لـ π0.5 — ذروة الذاكرة

    مقيس

    68.71 GB

  • ضبط حقيقي (LIBERO، مشروط باللغة) — الخسارة

    مقيس

    1.08 → 0.13 (300 steps)

  • نجاح المحاكاة (LIBERO-Spatial)، السياسة المضبوطة

    محاكاة

    48/50

    السياسة المضبوطة: 48/50 حلقة (96%). عشر مهام من LIBERO-Spatial سبق أن رأتها السياسة في التدريب، بمواضع بدء جديدة في المحاكي، وبالمقيِّم الرسمي لـ LeRobot. بذرة تدريب واحدة، وضبط منفصل من 1000 خطوة. هذه نتيجة تجريبية أولية قائمة بذاتها، ولا تُعرض على أنها تحسّن مقارنةً بخط أساس.

  • اختبار معرفي على الروبوت (12 مشهدًا) — الإدراك · الفهم · التفسير

    على الروبوت، تشغيل تجريبي

    الإدراك 10/12 · الفهم 12/12 · التفسير 10/12 · من البداية إلى النهاية 10/12

  • إنتاجية bf16 مقابل FP32 (ACT)

    مقيس

    2.3× – 14.3×

لم يُقَس بعد

  • معدل نجاح المهام على الروبوت — حلقة الذراع تشغيل تجريبي (لا حركة فيزيائية بعد).
  • تنفيذ NPU‏ (XDNA2) — سلسلة INT8 تتحقق، لكن لم يُترجم أي رسم فرعي DPU؛ احتياطي iGPU/CPU فقط.
  • التقارب (يتوقف الضبط عند 300 خطوة) والطاقة والتعميم متعدد المهام.
ناقش عملًا في الذكاء الاصطناعي المُجسَّد