Gato 的训练数据集应该尽量广泛，需要包括不同模态，如图像、文本、本体感觉（proprioception）、关节力矩、按钮按压以及其他离散和连续的观察和行动。...在部署期间，采样的 token 会根据上下文组合成对话响应、字幕、按钮按下或其他动作。...研究者也在已建立的 RGB Stacking 机器人基准上对 Gato 进行了评估。 RGB Stacking 机器人基准上的技能泛化挑战测试了智能体堆叠以往未见过形状的对象的能力。...智能体在一个包含各种形状机器人堆叠对象的 episodes 的数据集上进行训练。但是，五个对象形状的三元组没有包含在训练数据中，而是作为测试三元组。...研究者针对真实机器人上的每个测试三元组对训练的 Gato 进行了 200 轮的评估。
同时，ViT 能够在无监督的情况下从图像和视频中提取有意义的表示，视觉语言模型（VLM）可以连接描述语言中视觉输入或将语言描述转换为视觉输出的数据模态。...受到这一思路的启发，谷歌 DeepMind 的研究者设计了一个全新的框架，该框架将语言置于强化学习机器人智能体的核心，尤其是在从头开始学习的环境中。 图 1：框架示意图。...以语言为中心的智能体框架 该研究旨在通过分析基础模型的使用，设计出更通用的 RL 机器人智能体，其中基础模型在大量图像和文本数据集上进行预训练。...他们依次训练了三个任务：将红色物体堆叠在蓝色物体上、将蓝色物体堆叠在绿色物体上、将绿色物体堆叠在红色物体上，将其称之为 [T_R,B、T_B,G、T_G,R]。 顺序任务学习的经验重用结果。...这些结果表明，本文提出的框架可用于释放机器人智能体的终身学习能力：连续学习的任务越多，学习下一个任务的速度就越快。
这些结果验证了统一框架在同时实现鲁棒多模态理解和高效机器人控制上的潜力。...这些模型旨在通过融合多种模态的信息来增强机器人的理解能力和物理操作能力。本文介绍了一种名为ChatVLA的新框架，该框架致力于将多模态推理、对话交流以及物理交互整合到一个单一的网络中。...阶段二（多模态融合）：第二阶段则着重于改进模型架构，以便更好地处理复杂的机器人控制任务。该方法不仅简单有效，而且显著提高了模型在不同任务上的表现。...例如，在长时序真实机器人任务中，ChatVLA在直接提示下的平均成功长度达到了0.54，而在高级策略模型下更是高达0.94，远超其他基准模型如Octo和OpenVLA。...通过一系列长时序的真实机器人任务，包括整理玩具、堆叠积木、将玩具放入抽屉以及清理积木等，ChatVLA展示了其卓越的操作能力。
对于机器人，RL 结合强大的函数逼近器（如神经网络）可提供设计复杂控制器的通用框架，而这种控制器很难靠人力搭建。...近年来，使用 model-based 和 model-free 技术的深度强化学习在机器人控制方面取得了大量成功案例，包括模拟和在硬件上运行两方面。...开发 RL 机器人智能体需要克服多项挑战。机器人策略必须将从带噪传感器中得到的多模态、部分观测数据改变为具备一定自由度的协作活动。...因此，这些策略在系统动态、目标外观、任务长度等发生显著变化的情况下仍然运行良好。 此外，研究者还展示了该方法在两项任务上的初步结果，仿真训练出的策略达到了向真实机器人的 zero-shot 迁移。...这两种感官模态在真实机器人上同样可用，因此研究者进行仿真训练，并将习得的策略在不修改的情况下迁移至机器人。图 2 是模型概览。深度视觉运动策略使用卷积神经网络编码观测像素，使用多层感知机编码本体特征。
实验室移动技术框架包含本体设计、感知、运动规划与控制，以及融合这三者的整机系统设计与搭建等四大模块，他们分别可理解为机器人的躯干、眼睛、大脑，以及各“器官”协调的能力。...因此，同时兼具不同移动模式的机器人无疑更灵活，实验室在努力提升机器人的多模态移动能力，就像“变形金刚”，能够根据需要自如地切换形态，以此完成更复杂的任务，目前已有多种足轮融合的技术方案面世。...腾讯机器狗 Max 采用了腾讯 Robotics X 实验室自研的足轮融合方案，原创性地融合了足式与轮式运动模态，从硬件上的机械和电路设计，到软件上的系统框架和控制算法创新，使得 Max 既有腿、又有轮...同时，该设计方案使得 Max 在轮式运动下的能耗相比传统的足轮融合方案降低了约50%。 ...不仅能得心应手地完成足式移动、后空翻等常规动作，还首次实现了四足到双轮站立的炫酷演示，在站立后能使用前腿进行简单地操作任务，如抱球、按按钮，甚至还能“讨红包”。
QSpinBox：数字输入框控件，提供了一个带有上下箭头按钮的输入框，用户可以通过点击箭头或输入数字来选择值。QDialog：对话框控件，用于显示模态或非模态对话框，以获取用户输入或显示信息。...Qt5的布局管理器布局管理器用于自动管理控件的位置和大小，以确保用户界面在不同窗口大小和分辨率下都能保持良好的布局。Qt5提供了几种布局管理器：QVBoxLayout：垂直布局管理器，将控件垂直排列。...QStackedLayout：堆叠布局管理器，用于在同一位置堆叠多个控件，但每次只显示一个。QSplitter：分割器布局，允许用户拖动分割线来调整相邻控件的大小。...，其中pushButton是按钮控件的对象名称，clicked()是按钮的点击信号。...5.构建和运行项目：在Qt Creator中，点击左下角的“Build”按钮（或按Ctrl+B）来构建项目。构建成功后，点击左下角的“Run”按钮（或按Ctrl+R）来运行项目。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1710.01813 摘要： 在本篇论文中，我们提出一个新的称为神经任务编程（Neural Task Programming/NTP）的机器人学习框架...）; 3）任务语义：不同的任务定义和完成条件（例如，将对象放入不同的容器） 图 1：（上）测试时，NTP 实例化一个条件任务策略（一个神经网络程序），通过解释示范任务来执行指定的任务。...策略与环境通过机器人 API 相互作用。（下）我们通过模拟和真实的环境中的块堆叠（A，B），目标分类（C，D）和清理桌子（图 8）任务评估 NTP。...图 3：块堆叠任务中 NTP 的样本执行轨迹图。任务是按指定要求堆叠字母块（block_D 堆在 block_E 之上，block_B 堆在 block_D 之上，等等）。...表 1：机器人实例评估：锯木机器人在模拟训练的 NTP 模型中 20 个未知的块堆叠任务和 10 个未知分类任务的结果。
为解决这些缺陷，我们提出了 PoseC3D 这一新框架。在这套新框架中，我们利用关键点热图的三维堆叠而非图序列来表示一个人体骨架序列。...生成紧凑的热图堆叠 基于提取好的 2D 姿态，我们需要堆叠 T 张形状为 K x H x W 的二维关键点热图以生成形状为 K x T x H x W 的 3D 热图堆叠作为输入。...在此之后，我们根据找到的框对每帧的热图进行裁剪，并将裁剪后的热图重新缩放至特定大小。借助这一方式，我们在空间上降低了冗余，在一个相对小的 H x W 大小下包含了更多的信息。...兼容性 由于包含了前期的特征融合，RGBPose-SlowFast 的识别准确率显著高于仅融合不同模态预测结果的基线。同时，在模态重要性不同的情况下，RGBPose-SlowFast 均能带来提升。...例如在 FineGYM 与 NTU-60 上，分别是骨骼模态和 RGB 模态占据主导地位，在两种情况下，RGBPose-SlowFast 较基线均有明显提升。
》提出了一种新型的多模态神经网络控制器HOVER，旨在解决人形机器人全身控制中不同任务模式（如导航、操作、桌面操控等）的兼容性问题。...； 最后，实验结果显示，在模拟环境和真实人形机器人上的测试均表明，与其它基准相比，HOVER能够在不同模式间实现无缝转换，并提供卓越的多模式控制性能。...实验与结果分析 在实验部分，HOVER展示了其在IsaacGym仿真环境和Unitree H1真实机器人上的卓越性能。...此外，HOVER还证明了其在左/右手模式、双手模式及头部模式等额外控制模式下的优越性，持续显示出比特定任务训练的专家策略更好的追踪精度。 Q2：HOVER是否优于其他多模态训练方法？...· 蒸馏驱动的多模态学习：通过模仿Oracle策略，避免多任务RL的探索-利用困境。 · 实际部署验证：在复杂硬件（Unitree H1）上实现低延迟（<10ms）控制。
Popover分为非模态或模态的： ·通过点击屏幕的另一部分或 popover上的按钮，可以解除非模态popover 。 ·点击弹出窗口上的取消或其他按钮即可解除模态popover。...使用popover显示与屏幕上内容相关的选项或信息。 例如，许多iPad的app在点击Action按钮时会弹出共享选项。...在大多数情况下，当有人在popover之外区域点击或选择popover中的项目后，popover应该关闭。...·自动关闭非模态popover时始终保存工作数据 通过点击屏幕的另一部分很容易无意中消除非模态popover。但是只有当用户点击明确的取消按钮时才丢弃之前的数据。...永远不要显示一个堆叠的或几层由上个popover引出的popovers。如果需要显示新的popover，请先关闭打开的popover。
）、自然语言处理（NLP）、多模态（Multimodal）等4大类，28小类任务（tasks）。...模型架构使用堆叠的卷积层预测，该论文发表于2014年，早于VGG，所以网络结构遵循AlexNet的设计。...2.3 应用场景 自动驾驶与机器人导航：在自动驾驶车辆和各种服务机器人中，通过单目摄像头获取环境图像，估计出前方或周围物体的距离，对于避障、路径规划至关重要。...必须安装指定的框架。 task（str，默认为""）— 管道的任务标识符。...2.5 模型排名 在huggingface上，我们将深度估计（depth-estimation）模型按下载量从高到低排序： 三、总结 本文对transformers之pipeline的深度估计（depth-estimation
作者提出了CoaDTI，一种使用多模态协同注意力（co-attention）框架进行药物-靶标蛋白相互作用预测的新型算法。...embedding）定位不同位置频率下的嵌入。...编码层通过堆叠SA层学习药物序列特征，解码层通过堆叠SA 和PDA层将药物模态信息融合进入蛋白质模态信息。交叉方式（interaction）旨在利用药物表征之间的相关性、相互作用和蛋白质表达。...表1：不同方法的对比 总结 在本研究中，作者提出了一个端到端的深度学习框架CoaDTI，通过融合多模态信息来预测DTI。...对于蛋白质模态，Transformer用于对输入进行编码，因为它可以通过关注残基在蛋白质上不同的位置来获取全局信息。
只需给它观看示范视频，加上10个小时的训练，Figure-01 就能学会使用咖啡机，放咖啡胶囊到按下启动键，一气呵成。...对于微波炉、储物家具和橱柜的每个类别，各设计了 3 个任务，包括在不同初始状态下的开启状态和关闭状态。其他任务为「打开锅盖」、「按下遥控器的按钮」和「启动搅拌器」。...搅拌器的顶部被感知为一个用于装果汁的容器，但其实际功能需要按下一个按钮来开启。SAGE 的框架有效地连接了其语义和动作理解，并成功执行了任务。...上图右上部分展示了机器人，需要按下（下压）紧急停止按钮来停止操作，旋转（向上）来重启。借助用户手册的辅助输入，在 SAGE 指导下的机械臂完成了这两个任务。...实验结果表明，该框架具有强大的泛化能力，可以在不同物体类别和任务上展示出优越的性能。此外，文章还为语言指导的铰接物体操作提供了一个新的基准测试。
板卡使用主板供电和外部24V供电，外部24V供电可保证机器人在断电状态下保持板卡的交换机功能。...4 将PLC和机器人IO交互信号映射至DI/DO、UOP信号上 将PLC和机器人IO交互信号映射至DI/DO、UOP信号上。...” 11) 点击工具栏的保存按钮，保存项目 12) 点击工具栏的下载配置按钮，将项目下载至机器人板卡 13) 在网络检测选项卡中，点击“设备在线设置”按钮，弹出在线IO设备界面，在此界面可以显示在线IO...设备、将设备恢复出厂设置、给IO设备分配名称和IP地址、显示GSD库中是否有所选的IO设备、鉴别IO设备（有GSD的情况下，通过Device Blinking按钮可使所选择的IO设备通讯指示灯闪烁，方便查找...，按F2进行追加; 16) 依据IO设备命名标准，修改要添加的IO设备的名称; 17) 选择模块，按DISP键切换至右侧窗口，修改IP地址、IO插槽（即Slot号），IO设备名称和IP地址需与步骤13
Gato 可以玩雅达利游戏、给图片输出字幕、和别人聊天、用机械臂堆叠积木等等。此外，Gato 还能根据上下文决定是否输出文本、关节力矩、按钮按压或其他 token。...Gato 的训练数据集应该尽量广泛，需要包括不同模态，如图像、文本、本体感觉（proprioception）、关节力矩、按钮按压以及其他离散和连续的观察和行动。...在部署期间，采样的 token 会根据上下文组合成对话响应、字幕、按钮按下或其他动作。 下图为 Gato 的训练流程。...这样，语言模型可以在不经过任何跨模态训练的情况下，高质量地解决跨模态生成任务，得到明显优于弱监督模型的文本生成质量。同时，与 ZeroCap 相比，MAGIC 还拥有接近 27 倍的推理速度提升。...为了适应特定跨模态任务的文本领域，该研究预先使用了跨模态训练数据集中的文本数据，采取无监督的方式更新语言模型的参数（仅需在 1 块 NVIDIA 1080Ti 上运行不到两个小时），从而使得语言模型更加熟悉该领域的文本分布
受限焦点 有时焦点被限制 (或被困在) 特定元素中，这意味着如果焦点在这个元素上，无论按 Tab 还是 Shift + Tab 键，也永远不会切换到元素外面的元素。...当内容可以关闭时，一种常见的模式是按下 Escape 键关闭内容。通常，关闭只在用户专注于组件内部时要受到限制，只有在用户专注于组件内部时才能关闭。...如果有许多要关闭的东西，比如嵌套组件，则需要多次按下 Escape 键，以便从最内层到最外层的元素逐步关闭组件。 当内容可以折叠时，键盘用户应该能够使用与鼠标用户点击折叠内容的按钮相同的按钮。...当用户按下 Escape 键时，浏览器将关闭模态对话框。非模态对话框没有此默认行为，开发人员可以在需要时添加它。...总结/结论 最后，总结一下： 组件的模态性是一种状态，只有在这种状态下，该组件才能使用。当某物是模态的，其他一切都变得无效：阻止任何方式访问，不可聚焦，通常被背景层所遮盖。
它是一种多模态具身视觉语言模型，从引导机器人执行任务，到回答关于可观察世界的问题，全都能搞定。 大语言模型的飞速「变异」，让人类社会的走向越来越科幻了。...点亮这棵科技树后，「终结者」的现实仿佛离我们越来越近。 前几天，微软刚宣布了一个实验框架，能用ChatGPT来控制机器人和无人机。...结果就是PaLM-E，一个 5620亿参数、通用、具身的视觉语言通才——横跨机器人、视觉和语言 据论文介绍，PaLM-E是一个仅有解码器的LLM，在给定前缀（prefix）或提示（prompt）下，能够以自回归方式生成文本补全...尽管只在单个图像进行训练，但PaLM-E在多模态思维链推理和多图像推理等任务中表现出突出的能力。 在OK-VQA基准上，PaLM-E取得了新的SOTA。...如下，在排列组合上，机器人化身为多面手，按颜色将积木排序。 模型的泛化方面，PaLM- E控制的机器人可以把红色积木移到咖啡杯的旁边。
一是特定场所进一步的通达，像操作按钮或开关、按电梯。二是外卖等常见商品的抓取、捡拾。三是打开有把手的推拉门等交互场景。 在这些需求的驱动下，我们开始有针对性地研发上肢能力。...无人机的降落地点通常和顾客还有一段距离，这个机器人首先要能够把无人机卸下来的货物装进自己的货仓，然后至少要坐一次电梯。有些电梯可能没有梯控，需要手动按按钮。机器人的上肢就是在这些场景中发挥作用。...它的动作基本上可以拆解为一些子问题，比如操作电梯的按钮、操作货物包装袋、拉开门让底盘出去等。...即使是完成刚才提到的按电梯按钮、取货、开关门这样的操作，如果想达到一个比较好的泛化能力，现在最稳定的路径就是利用大模型的多模态能力。...我们的机器人要识别不同样子、不同位置的电梯按钮，不同形状的纸袋、塑料袋以及不同类别的门，它面对的要求更高了，所以我们用多模态大模型来解决这些问题。
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