libero-plus
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 15/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
La issue plantea cuatro preguntas sobre libero-plus, entre ellas sobre la configuración del entrenamiento, la cobertura del conjunto de datos, las puntuaciones del modelo y el origen del resultado. No se nombran archivos, pruebas ni puntos de entrada; para completar el trabajo sería necesario obtener y documentar las respuestas de los mantenedores del proyecto.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Hello, congratulations to DeepThinkVLA for achieving excellent results on libero-plus. I have some questions to ask about libero-plus.
- Do you train a single model for all libero tasks, or do you train a separate model for each task?
- Does the training dataset and the inference/test dataset include libero_90?
- Which model achieved a score of 79, the SFT model or the RL model?
- What are your insights on this excellent result? Where does it come from?
Looking forward to your communication, thank you.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 535
- Forks
- 51
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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