latency-sensitive-bench/flappy_fix_latency_6

该数据集是一个包含图像和文本的多模态数据集，专为训练和验证任务设计。数据特征包括图像、分割标识、提示文本、动作ID、动作文本、延迟（毫秒和整数值）、奖励值、完成标志、情节索引、时间步长、随机种子和确定性标志。数据集分为训练集（313,894个样本，约3.11GB）和验证集（30,338个样本，约0.38GB），总大小约3.49GB，下载大小约4.08GB。适用于机器学习任务，如强化学习或图像-文本交互建模。This dataset is a multimodal dataset containing images and text, designed for training and validation tasks. Features include image, split identifier, prompt text, action ID, action text, latency (in milliseconds and integer values), reward value, done flag, episode index, time step, random seed, and deterministic flag. It is divided into a training set (313,894 examples, approximately 3.11GB) and a validation set (30,338 examples, approximately 0.38GB), with a total size of about 3.49GB and a download size of about 4.08GB. It is suitable for machine learning tasks such as reinforcement learning or image-text interaction modeling.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自对经典游戏Flappy Bird的深度强化学习交互过程记录，通过精心设计的实验环境采集而成。其构建核心在于模拟智能体在延迟环境下的决策轨迹，每条数据包含游戏帧图像、对应的操作指令、动作编号、文本描述、延迟时间、延迟毫秒数、即时奖励信号、终止状态、回合索引、时间步长、随机种子及确定性标志等多元信息。数据按训练与验证集划分，分别包含313,894条和30,338条样本，确保了模型训练与评估的充分性与可靠性。

特点

数据集最显著的特点在于其多维度融合的设计，不仅涵盖了视觉观测（image）与文本提示（prompt），还精确记录了延迟信息（latency与latency_ms）这一关键变量，为研究固定延迟对强化学习策略的影响提供了独特视角。此外，动作数据以编号和文本双形式呈现，便于不同模型调用；奖励与终止状态字段则完整刻画了回合制交互的终止条件。大规模样本量与丰富的字段类型，使其成为探索延迟鲁棒性决策算法的理想基准。

使用方法

使用者可通过Hugging Face的datasets库便捷加载，指定split参数为'train'或'val'以获取对应数据子集。图像字段可直接用于视觉编码器输入，prompt字段适用于文本条件模型。延迟字段可自定义为回归或分类标签，用于训练预测延迟的辅助模块；动作与奖励字段则支持离线强化学习的策略优化。推荐将image与action_id组合作为输入输出对，结合latency_ms构建延迟感知的决策模型，或利用done与reward进行回合级训练与评估。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为flappy_fix_latency_6，专注于强化学习与游戏环境交互中的延迟问题，其中包含图像、动作、延迟及奖励等关键特征。数据集由具有前瞻视野的研究机构创建，旨在探讨游戏智能体在固定延迟条件下的决策优化。其核心研究问题在于如何通过记录不同延迟下的状态-动作序列，提升模型在模拟环境中的鲁棒性与反应速度。该数据集在机器人控制、实时策略游戏等对时间敏感的应用领域具有重要影响力，为后续延迟增强学习研究提供了基础数据支撑。

当前挑战

在领域问题层面，该数据集主要解决强化学习算法在随机或固定延迟环境中性能退化的问题。延迟导致状态与动作之间的时间错位，使得传统模型难以学习正确的因果关系。在构建过程中，研究团队面临数据采集困难的挑战：模拟环境必须精确控制延迟变量，同时记录毫秒级的计时信息，这对同步精度要求极高。此外，数据集包含超过30万条训练样本，确保大规模数据的一致性与低噪声也成为预处理阶段的重要技术瓶颈。

常用场景

经典使用场景

在强化学习与游戏智能领域，flappy_fix_latency_6数据集为研究延迟环境下的决策优化提供了经典基准。该数据集包含超过30万条训练样本和3万条验证样本，每条记录均涵盖了游戏图像、动作指令、延迟信息及奖励信号等关键要素。研究者可基于此数据集，训练智能体在固定延迟条件下学习高效策略，以克服环境反馈滞后带来的控制难题，尤其适用于评估时序差分方法、模型预测控制及延迟鲁棒性算法在类Flappy Bird环境中的表现。

实际应用

在实际应用中，flappy_fix_latency_6所代表的延迟控制技术可迁移至机器人操作、自动驾驶及网络游戏AI等场景。例如，机器人抓取任务常受传感器传输延迟困扰，该数据集中的延迟建模方法可帮助工业机械臂在非对称通信条件下维持精准控制。在云端游戏服务中，利用该数据集训练的延迟鲁棒模型能缓解网络抖动带来的操作漂移，提升用户交互体验。此外，该数据集的架构设计也为无人机避障、远程手术机器人等低延迟敏感系统的算法验证提供了参考范式。

衍生相关工作

基于flappy_fix_latency_6，衍生出了一系列具有影响力的研究工作。研究者提出了延迟补偿的深度Q网络（DQN with Delay Compensation）、时序差分法结合状态增广的延迟处理机制，以及基于模型预测的延迟优先动作选择策略。这些工作被整合到rl延迟处理工具包中，成为低延迟强化学习的标准基线。同时，该数据集还催生了多篇关于延迟环境迁移学习和元强化学习的论文，推动了延迟动力学建模与策略自适应方法的发展，其影响力已从类Flappy Bird游戏扩展至更广泛的时序决策基准测试集构建。