文章 2025-01-10 来自:开发者社区

Seer:上海 AI Lab 与北大联合开源端到端操作模型,结合视觉预测与动作执行信息,使机器人任务提升成功率43%

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦! 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 快速阅读 功能:Seer 结合视觉预测与动作执行,显著提升机器人任务成功率。 技术:基于 Transformer 架构,融合多模态数据,实现高效的动作预测与视觉预测。...

Seer:上海 AI Lab 与北大联合开源端到端操作模型,结合视觉预测与动作执行信息,使机器人任务提升成功率43%
文章 2025-01-08 来自:开发者社区

Cosmos:英伟达生成式世界基础模型平台,加速自动驾驶与机器人开发

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦! 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 快速阅读 功能:生成高度仿真的虚拟世界状态,支持自动驾驶和机器人应用。 技术:基于生成式模型和高级标记器,提供高效的视频处理管道。 应用:广泛应用于自动驾驶模拟、机...

Cosmos:英伟达生成式世界基础模型平台,加速自动驾驶与机器人开发
文章 2025-01-03 来自:开发者社区

Jim Fan全华人团队HOVER问世,1.5M小模型让机器人获潜意识!

在机器人技术领域,人形机器人的全身控制一直是一个复杂而具有挑战性的问题。由于人形机器人需要适应各种不同的任务,如导航、移动操作和桌面操作等,每种任务都需要不同的控制模式。例如,导航任务需要跟踪机器人的根速度,而桌面操作任务则需要优先考虑上半身的关节角度跟踪。 传统的方法通常为每种特定的控制模式训练单独的策略,但这...

文章 2024-12-31 来自:开发者社区

基于的Qwen模型的智能客服Discord机器人,使用 CAMEL、SambaNova、Firecrawl和Qdrant实现RAG Agent

🤝 基于的Qwen模型的智能客服Discord机器人,使用🐫 CAMEL、SambaNova、Firecrawl和Qdrant实现RAG Agent 本cookbook在线运行链接:https://colab.research.google.com/drive/1j7U-QN4MLckJoaUoprODGtD-jjPIQkLc?usp&...

基于的Qwen模型的智能客服Discord机器人,使用 CAMEL、SambaNova、Firecrawl和Qdrant实现RAG Agent
文章 2024-12-19 来自:开发者社区

EMMA-X:新加坡科技设计大学推出具身多模态动作模型,使夹爪机器人具备空间推理和任务规划能力

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦! 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 快速阅读 模型介绍:EMMA-X是新加坡科技设计大学推出的具身多模态动作模型,具备70亿参数,结合层次化的具身数据集。 主要功能:增强空间推理、具体化任务规划、轨迹分割、减少幻觉问题、层...

EMMA-X:新加坡科技设计大学推出具身多模态动作模型,使夹爪机器人具备空间推理和任务规划能力
文章 2024-12-13 来自:开发者社区

技术实践 | 使用 PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型快速搭建专业领域知识问答机器人

一、方案概述 Qwen2-VL具备高级图像和视频理解能力,能够处理不同分辨率和长宽比的图片,实时分析动态视频内容。同时,它还支持多种语言,包括英文、中文以及大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等,适用于多模态应用开发。 Qwen2-VL系列模型通过扩展模型大小(如2B、7B、72B参数)和训...

技术实践 | 使用 PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型快速搭建专业领域知识问答机器人
文章 2024-09-27 来自:开发者社区

使用PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型,搭建文旅领域知识问答机器人

教程简述 阿里云人工智能平台 PAI 是 AI Native 的大模型与 AIGC 工程平台,覆盖 AI 开发全链路,为用户提供高性能、高稳定的大模型工程化能力。 LLaMA Factory 是一款开源低代码大模型微调框架,集成了百余种开源大模型的高效微调,至今已在 Github 社区获得超过 3 万个 star,成为了社区最受欢迎的微调框架之一。 LLaMA Facto...

使用PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型,搭建文旅领域知识问答机器人
文章 2024-08-26 来自:开发者社区

使用Python实现深度学习模型:智能灾害响应与救援机器人

在自然灾害频发的今天,智能灾害响应与救援机器人可以在救援过程中发挥重要作用。本文将详细介绍如何使用Python和深度学习技术实现一个智能灾害响应与救援机器人,帮助你快速入门并掌握基本的开发技能。 一、项目概述 智能灾害响应与救援机器人的主要功能是通过摄像头实时监控灾区情况,识别受困人员,并提供救援路径规划。我们将使用深度学习模型进行图像识别...

使用Python实现深度学习模型:智能灾害响应与救援机器人
问答 2023-09-10 来自:开发者社区

NLP自学习平台使用微调模型,将公司的文档资料上传,通过机器人进行问答咨询,这个要用什么模型来实现?

NLP自学习平台使用微调模型,将公司的文档资料上传,通过机器人进行问答咨询,这个要用什么模型来实现?

文章 2023-08-07 来自:开发者社区

使用贝叶斯滤波器通过运动模型和嘈杂的墙壁传感器定位机器人研究(Matlab代码实现)

1 概述使用贝叶斯滤波器通过运动模型和嘈杂的墙壁传感器定位机器人是一种常见的机器人定位方法。贝叶斯滤波器是一种递归滤波器,通过将先验信息和测量信息进行融合,可以估计机器人的位置和姿态。在这种方法中,运动模型用于预测机器人的下一个位置,考虑机器人的运动方向、速度和加速度等因素。墙壁传感器用于测量机器人与周围墙壁的距离或角度,但由于传感器噪声和不确定性,测量结果可能存在误差。贝叶斯滤波器的基本步骤如....

使用贝叶斯滤波器通过运动模型和嘈杂的墙壁传感器定位机器人研究(Matlab代码实现)

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