机器人可跨类别操作陌生物体,清华团队开发新方法提升泛化能力
要想做到这一点,关键在于赋予其“举一反三”的能力:当人类看到新物品时,能根据外形或功能,从历史记忆或与物理世界的交互过程中获得先验知识(比如用开瓶经验开新饮料)。
要想做到这一点,关键在于赋予其“举一反三”的能力:当人类看到新物品时,能根据外形或功能,从历史记忆或与物理世界的交互过程中获得先验知识(比如用开瓶经验开新饮料)。
3月11日,来自深圳的全感知智能机械臂解决方案供应商越疆科技发布全球首款“灵巧操作+直膝行走”具身智能人形机器人,搭载该公司自研的神经驱动灵巧操作系统NDS和仿人直膝行走系统AWS,引领具身智能技术向工业、服务等多元场景深度落地。
要想做到这一点,关键在于赋予其“举一反三”的能力:当人类看到新物品时,能根据外形或功能,从历史记忆或与物理世界的交互过程中获得先验知识(比如用开瓶经验开新饮料)。
近年来,人工智能在视觉和自然语言处理方面取得了惊人的泛化能力,但在机器人操作领域,端到端方法往往需要大量昂贵的本域数据,且难以在不同硬件平台与开放场景下推广。为此,HAMSTER(Hierarchical Action Models with Separate
机器人 泛化 vla hamster hamster层次化 2025-03-11 16:19 3
3 月 7 日晚,智元机器人联合创始人「稚晖君」(彭志辉)在微博上扔下了一颗「预告炸弹」——「下周有好东西发布」。短短一句话,迅速引爆全网,阅读量飙升至 10 万+。
具身智能的定义:一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统,其通过智能体与环境的交互获取信息理解问题、做 出决策并实现行动,从而产生智能行为和适应性。 具身智能的实质:强调有物理身体的智能体通过与物理环境进行交互而获得智能的人工智能研究范式。 从机器人的角度出发
当模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现不佳时,即出现“过拟合”。这意味着模型从训练数据中学习了过多的噪声模式,从而丧失了在新数据上的泛化能力。
国家知识产权局信息显示,西湖心辰(杭州)科技有限公司申请一项名为“基于大模型的语音风格识别系统”的专利,公开号 CN 119360830 A,申请日期为2024年12月。
如果说2023年是AI大模型元年,2024年是行业大模型元年,那么2025年将成为大模型实现大规模商业化应用的元年,在这一年中,很可能将成为很多大模型“生死存亡”的一年,而商业化做得好坏,将成为决定大模型公司“生死”的关键因素。
一天,你家的花园里突然出现了一个虫洞,从中你得到了一本书,书中的文字复杂难懂,仿若外星语言,这时候你会怎么破译它?是打算先分析这些文字是否像我们的字母表那样有固定的符号集合,还是观察这些符号之间的组合规律?亦或者,你想到了借用大模型的帮助,希望它能帮你理解这本
国家知识产权局信息显示,中移信息技术有限公司申请一项名为“话单数据转换方法、电子设备、存储介质及程序产品”的专利,公开号 CN 119312777 A,申请日期为2024年9月。
近日,银河通用联合北京智源人工智能研究院(BAAI)及北京大学和香港大学研究人员,郑重发布首个全面泛化的端到端具身抓取基础大模型 GraspVLA。
基于泛化和自适应力,能在不到2小时内通过收集少量数据就学会执行新的任务……近日,北京星动纪元科技有限公司发布了国内首个具备五指灵巧手的端到端原生机器人大模型ERA-42,即“纪元原生机器人大模型”,寓意着不断探索宇宙万物的终极答案。ERA-42的设计理念是实现
清华大学副教务长,清华大学医学院院长、讲席教授,北京清华长庚医院眼科中心、北京视觉科学与转化医学研究中心(BERI)知名专家黄天荫教授,与眼科中心、BERI长聘副教授王亚星
近日,灵初智能发布首个基于强化学习(RL)的端到端具身模型Psi R0。该模型支持双灵巧手协同进行复杂操作,将多个技能串联混训,生成具有推理能力的智能体,从而完成并闭环长程灵巧操作任务。并且,Psi R0还可以实现跨物品、跨场景级别的泛化。
编辑:LRST【导读】研究人员提出了一种新方法,利用类层次结构中的最低公共祖先(LCA)距离来评估深度学习模型的泛化能力,这比传统的准确率指标更有效。此外,通过基于LCA距离的软标签训练,模型在面对分布外数据时的准确率得到了显著提升,同时不影响其在训练数据上的
研究人员提出了一种新方法,利用类层次结构中的最低公共祖先(LCA)距离来评估深度学习模型的泛化能力,这比传统的准确率指标更有效。此外,通过基于LCA距离的软标签训练,模型在面对分布外数据时的准确率得到了显著提升,同时不影响其在训练数据上的性能。
自 2023 年以来,以大模型为代表的人工智能与以具身智能为代表的机器人成为科技发展的两股重要力量。与此同时,将人工智能算法、尤其是大模型应用于进一步提升机器人智能水平也成为一个自然而然的趋势。
“孩子多大了?找对象了吗?”一句原本司空见惯的人际问候,眼下却越来越成为不少中老年家长最不愿被亲友熟人提及的“忌”穴。
文章提出了一种基于结构数字孪生的域泛化方法,用于增强深度学习模型在疲劳损伤检测任务中的泛化能力。该方法通过知识蒸馏和集成学习技术,使在一个 CFRP 结构上训练的模型能够泛化到其他结构。具体来说,该方法利用结构数字孪生技术生成模拟监测信号,并结合软梯度提升技术