-
RoboBrain 2.0 — открытая модель для роботов
RoboBrain 2.0 — открытая модель, предназначенная для управления роботами.
-
Выступление Андрея Карпаты про Software 3.0
Здесь уже была заметка про концепцию Software 2.0 от Andrej Karpathy и теперь он снова рассказывает о развитии программного обеспечения в сторону Software 3.0.
-
Figure AI показали как Helix умеет обрабатывать посылки
Компания Figure AI выложила часовое видео, которое демонстрирует как робот-андроид FIGURE 02 работает под управлением модели Helix на сортировке посылок.
-
Jim Fan из NVIDIA о внедрении AI в роботов
Jim Fan (AI-директор в NVIDIA) рассказал о дорожной карте Nvidia по внедрению физического искусственного интеллекта.
-
π0.5 — новая модель для роботов от Physical Intelligence
Physical Intelligence разработали новую модель зрения-языка-действия (vision-language-action, VLA) — π0.5, которая демонстрирует осмысленное обобщение на совершенно новые окружающие условия.
-
В LeRobot добавили роборуку SO-100 и мобильного робота LeKiwi
Робототехники из Hugging Face 🤗 продолжают развивать свой проект LeRobot.
-
Omniverse — система для обучения роботов от NVIDIA
Компания NVIDIA представила свою систему Omniverse, предназначенную для ускорения промышленной цифровизации с помощью физического ИИ (т.е. — роботов).
-
ASIMOV Benchmark — тест на определение небезопасных действий
Ещё недавно казалось, что запрограммировать знаменитые три закона робототехники Азимова нереально, но с появлением больших языковых моделей (БЯМ, LLM) и развития текущей парадигмы роботов, как «ChatGPT с актуаторами» это стало не только возможным, но и необходимым. Исследователи из Google DeepMind представили ASIMOV Benchmark — контрольный тест на определение небезопасных действий.
-
Gemini Robotics — модели для роботов от Google
Компания Google DeepMind представила свои модели для роботов — Gemini Robotics.
-
Helix — универсальная модель от Figure AI
Компания Figure AI, которая недавно отказалась от использования моделей OpenAI в своих роботах, представила свою собственную разработку — модель Helix.
Метка: машинное обучение
Arduino
Что такое Arduino? Зачем мне Arduino? Начало работы с Arduino Для начинающих ардуинщиков Радиодетали (точка входа для начинающих ардуинщиков) Первые шаги с Arduino
Разделы
- Arduino
- ARM
- BEAM роботы
- RoboCraft
- Коммуникации
- Компьютерное зрение
- Машинное обучение
- Механика
- Новости
- Программирование
- Проекты и идеи
- Разное
- Робософт
- Роботы
- Сенсоры и датчики
- Технологии
- Электроника
Добрый день! Я недавно начал изучать программирование под STM32 и ваши уроки просто бесценны! Хотел узнать зачем использовать переменную типа…
если у вас черное окно попробуйте так. #include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> using namespace cv; using namespace std;…
Для Python 3.4: pip3 install tensorflow-1.1.0-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi
PORTB = (PORTB & 0b11100111) | (i & 0b00000011); А почему Вы обнуляете биты 3 и 4, а заполняете биты…
3D-печать AI Arduino Bluetooth CraftDuino DIY Google IDE iRobot Kinect LEGO OpenCV Open Source Python Raspberry Pi RoboCraft ROS swarm ИК автоматизация андроид балансировать бионика версия видео военный датчик дрон интерфейс камера кибервесна манипулятор машинное обучение наше нейронная сеть подводный пылесос работа распознавание робот робототехника светодиод сервомашинка собака управление ходить шаг за шагом шаговый двигатель шилд юмор
OpenCV Робототехника Будущее за бионическими роботами? Нейронная сеть - введение
Преимуществ нет, за исключением читабельности: тип bool обычно имеет размер 1 байт, как и uint8_t. Думаю, компилятор в обоих случаях…