code-world-model README

The project's README from github.com/buaacyw/code-world-model. As one markdown file: README.md.

Code World Model:
Coding Agent as World Brain

Yiwen Chen1,2   ·   Guosheng Lin2   ·   Chi Zhang1

1 AGI Lab, Westlake University      2 Nanyang Technological University

Project Page   |   arXiv

https://github.com/user-attachments/assets/4c13c5fb-ab45-4a0e-9e59-b85499ef7390

Quick start

  1. Follow the environment and installation guide.
  2. From the repository root, download the public CWM LoRA and deterministically expand the 40 compact Hugging Face examples:
./scripts/install_release_assets.sh "$PWD/release"
  1. Enter the prepared release directory and run a released configuration without changing its inputs, prompts, or seed:
cd release
CONFIG=examples/example_01/config.json
python -m cwm_h3_inference validate --config "$CONFIG"
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m cwm_h3_inference prepare --config "$CONFIG"
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m cwm_h3_inference generate --config "$CONFIG"

Use a new cache directory and output path for every changed experiment. The Hugging Face examples contain compact NPZ conditions, not caches or output videos; the installation script performs the required local format expansion.

Documentation

code-world-model (buaacyw/code-world-model)

Searching Database…

516 ·GitHub
Code-world-model
Что это такое?Code World Model (CWM) — академический исследовательский проект об использовании кодинг-агента в роли «мирового мозга», выпущенный с публичным LoRA-чекпоинтом и примерами данных для воспроизведения экспериментов.
Это готовое приложение или исследовательская кодовая база?Это исследовательская кодовая база из Университета Westlake и AGI-лаборатории Наньянского технологического университета, распространяемая в виде скриптов установки, LoRA-чекпоинта и релизных конфигураций, а не отполированного приложения.
Как его запустить?Следуйте руководству по окружению/установке, скачайте публичный CWM LoRA из корня репозитория и разверните 40 компактных примеров с Hugging Face, затем зайдите в подготовленный каталог релиза и запустите релизную конфигурацию.
Нужны ли примеры с Hugging Face до запуска чего-либо?Да — примеры с Hugging Face содержат только компактные NPZ-файлы условий, а не кэши или выходные видео, которые нужны для запуска; скрипт установки сначала разворачивает их в пригодный локальный формат.
Могу ли я менять входные данные или seed релизного эксперимента?В quick start сказано запускать релизную конфигурацию, не меняя её входные данные, промпты и seed, а для любого эксперимента, который вы всё же измените, использовать свежий каталог кэша и путь вывода.
Что фактически выдаёт запуск релизной конфигурации?Запуск релизной конфигурации выдаёт выходные видео и файлы кэша, генерируемые локально из развёрнутых NPZ-данных условий.
Что находится в 40 примерах с Hugging Face?Это компактные файлы условий в формате NPZ для 40 примеров экспериментов, которые скрипт установки локально разворачивает в полные кэши и выходные видео.
Где документация по формату входных данных и конфигурации?Документация охватывает окружение/установку/загрузку модели и LoRA, формат входных данных и конфигурацию для инференса, а также информацию о лицензии/уведомлениях — в виде отдельных связанных руководств.
What are similar projects?H3-World, jeeves, SolarWM, Hy-MT2, LTX-Video, EasyWAM, Marionette, airllm
Which topics is it in?world-models, model, configuration, lora, dataset, fine-tuning, video-generation, academic-research, artificial-intelligence, inference, generative-ai, huggingface
Creator
buaacyw
Size
87.3 MB
Stars
516
Updated
CommitAug 27
Age
1mo
Commits · 90 Days