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[Paper] 生成、迁移、适应:从单个人类示例学习 Functional Dexterous Grasping
功能性抓取与灵巧机器人手是实现工具使用和复杂操作的关键能力,但进展受到两个方面的限制……
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指称表达分割(RES)和指称表达理解(REC)分别对表达式描述的对象进行分割和检测,而指称表达…
随着语言模型的能力日益提升,用户期望它们不仅提供准确的响应,还能表现出符合多样化人类偏好的行为……
多样性、数量和质量的操作数据对于训练有效的机器人策略至关重要。然而,由于硬件和物理设置的限制……
大型语言模型受到“幻觉”——由语义噪声引起的逻辑不一致——的困扰。我们提出,当前的架构在一个“Metric…”中运行。
相机控制的生成式视频重新渲染方法,例如 ReCamMaster,已经取得了显著进展。然而,尽管它们在单视角…
人类可以轻松预测物体在交互过程中的运动或变化——想象一只杯子被提起、一把刀在切割,或一个盖子被关闭。W...
我们使用机器学习和人工智能:1)从新闻和社交媒体中衡量各国的和平水平;2)开发在线工具,以……
能够在现实世界中进行推理和规划的智能体需要具备预测其行为后果的能力。虽然 world models 具备这种…
我提出一个新颖的框架,将随机微分方程(SDE)与深度生成模型相结合,以改进机器学习中的不确定性量化。
一次性预测使得仅使用一个标记示例就能快速将 pretrained foundation models 适配到新任务,但缺乏原则性的 uncertainty quantification。
我们提出 textsc{MineNPC-Task},一个由用户编写的基准和评估工具,用于在开放世界 Minecraft 中测试具备记忆感知、混合主动性的 LLM 代理……