大模型时代具身智能模型的

具身智能自然也就能更好的理解物理世界。 端 精准决策——更灵活的躯干 试想一下,如果一辆无人车,行驶过程中道路上突然冲出一个物体,它只能等着人类来判断“当前是什么情况”,下达指令“应该干什么”,那黄花菜都凉了,万一冲出来的是人,那实在是太危险太不可靠了。 传统的机器人训练往往采取pffline离线模式,一旦遇到训练环境中没有出现过的问题,就可能掉链子

,需要收集数据再重新迭代优

化,这个过程的效率很低,也减慢了具身智能在现实    加纳电话号码列表  中落地的速度。 训练与测试,与云服务相结合,可以在云上虚拟仿真场景下,进行端到端的实时训练与测试,快速完成端侧迭代与开发,这就大大加速了具身智能体的进化速度。 具身智能体在模拟出来的场景中无数次地尝试、学习、反馈、迭代,积累对物理世界的深度理解,产生大量交互数据,再通过与真实环境的不断交互积累经验,全面提升在复杂世界的自动移动、复杂任务的泛化能力,展现在具身载体上,就是机器人可以更好地适应环境,

更灵活地运用机械“躯干”来进行人

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机交互。 一句话总结:和大模型“两开 CU 列表 花”,将通用人工智能落地端Embodiment物理身体),为具身智能打开了新的想象空间。 三、能抓老鼠才是好猫 理论归理论,实践归实践。我们总说能抓住老鼠的才是好猫,那么实现具身智能,究竟有几种“抓老鼠”的方式呢? 目前,主要以两种路线为主: 一种是谷歌、伯克利等为代表的“未来派”,主打的是“一步到位”。 具体来说,这类研发机构是从具身智能的终极目标出发,希望从当下到终点,寻找一个端到端的技术路径,所给出的方案,往往采取“紧耦合”的方式,希望一个大模型就能包办所有,让机器人完成识别环境、分解任务、执行操作等所有工作,非

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