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机器人高层指挥低层做,“坐标系转移接口”一次演示实现泛化学习 | ICML2025

机器人高层指挥低层做,“坐标系转移接口”一次演示实现泛化学习 | ICML2025

机器人高层指挥低层做,“坐标系转移接口”一次演示实现泛化学习 | ICML2025

如何让AI像人一样,仅凭少量演示,就能稳健适应复杂多变的真实场景? 美国东北大学和波士顿动力RAI提出了HEP(Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer)框架,首创“坐标系转移接口”,让机器人学习更高效、泛化更灵活。

来自主题: AI技术研报
5773 点击    2025-07-22 14:07
无Tokenizer时代真要来了?Mamba作者再发颠覆性论文,挑战Transformer

无Tokenizer时代真要来了?Mamba作者再发颠覆性论文,挑战Transformer

无Tokenizer时代真要来了?Mamba作者再发颠覆性论文,挑战Transformer

最近,Mamba 作者之一 Albert Gu 又发新研究,他参与的一篇论文《 Dynamic Chunking for End-to-End Hierarchical Sequence Modeling 》提出了一个分层网络 H-Net,其用模型内部的动态分块过程取代 tokenization,从而自动发现和操作有意义的数据单元。

来自主题: AI技术研报
6070 点击    2025-07-13 11:37