机器人也会挤牙膏?ManipTrans:高效迁移人类双手操作技能至灵巧手
机器人也会挤牙膏?ManipTrans:高效迁移人类双手操作技能至灵巧手近年来,具身智能领域发展迅猛,使机器人在复杂任务中拥有接近人类水平的双手操作能力,不仅具有重要的研究与应用价值,也是迈向通用人工智能的关键一步。
近年来,具身智能领域发展迅猛,使机器人在复杂任务中拥有接近人类水平的双手操作能力,不仅具有重要的研究与应用价值,也是迈向通用人工智能的关键一步。
无需数据标注,在测试时做强化学习,模型数学能力暴增159%!
通过蒙特卡洛树搜索筛选高难度样本,ThinkLite-VL仅用少量数据就能显著提升视觉语言模型的推理能力,无需知识蒸馏,为高效训练提供了新思路。
在大语言模型(LLMs)竞争日趋白热化的今天,「推理能力」已成为评判模型优劣的关键指标。
你是否设想过,仅凭几张随手拍摄的照片,就能重建出一个完整、细节丰富且可自由交互的3D场景?
刚刚,清华大模型团队 LeapLab 发布了一款面向 Agent 协作的开源框架:Cooragent。
目前的视频生成技术大多是在短视频数据上训练,推理时则通过滑动窗口等策略,逐步扩展生成的视频长度。然而,这种方式无法充分利用视频的长时上下文信息,容易导致生成内容在时序上出现潜在的不一致性。
Adam优化器是深度学习中常用的优化算法,但其性能背后的理论解释一直不完善。近日,来自清华大学的团队提出了RAD优化器,扩展了Adam的理论基础,提升了训练稳定性。实验显示RAD在多种强化学习任务中表现优于Adam。
OpenAI 的 o1 系列和 DeepSeek-R1 的成功充分证明,大规模强化学习已成为一种极为有效的方法,能够激发大型语言模型(LLM) 的复杂推理行为并显著提升其能力。
Transformer作者Ashish Vaswani团队重磅LLM研究!简单指令:「Wait,」就能有效激发LLM显式反思,表现堪比直接告知模型存在错误。