-
Асимметричный трехногий робот-стул самостоятельно учится ходить
Исследователи с Кафедры механоинформатики (Высшая школа информационных наук и технологий, Токийский университет (Токио, Япония)) сконструировали трёхногий стул, который самостоятельно учится ходить.
-
Конференция по робототехнике — ROS Meetup 2024 состоится 27-28 апреля 2024 года
-
Робот-андроид Unitree H1 научился делать сальто назад
Китайская компания Unitree показала как её человекоподобный робот Unitree H1 научился делать сальто назад.
-
DROID — большой набор данных для обучения роботов
DROID (Distributed Robot Interaction Dataset — Распределенный набор данных о взаимодействии роботов) — это новый большой набор данных о взаимодействии роботов.
-
Nvidia GR00T — базовая ИИ-модель для обучения роботов
На ежегодной конференции GTC компания Nvidia анонсировала проект GR00T (Generalist Robot 00 Technology).
-
Figure.ai показали как их робот-андроид работает под управлением OpenAI
Стартап Figure.ai, занимающийся разработкой гуманоидных роботов объявил о партнёрстве с OpenAI всего 2 недели назад и уже выпустил демонстрационное видео — как робот реагирует на голосовые команды ( Speech-to-Speech Reasoning).
-
Лекция Andrej Karpathy о разработке токенизатора для GPT
Let’s build the GPT Tokenizer — интересная лекция от Andrej Karpathy о том как разработать и обучить собственный токенизатор для GPT (minbpe).
-
Видео о разработке робота-андроида Figure
Brett Adcock — основатель и генеральный директор (CEO) робототехнического стартапа Figure AI рассказывает о своём проекте по разработке автономного человекоподобного робота.
-
GenEM — генерация выразительного поведения роботов с помощью LLM
Generative Expressive Motion (GenEM) — Генеративное выразительное поведение — новый метод от Google DeepMind по созданию выразительного поведения роботов с помощью больших языковых моделей (БЯМ, LLM).
-
Прогнозное управление языковой моделью (Language Model Predictive Control) ускоряют адаптацию робота к управляющим командам
Language Model Predictive Control (LMPC) — Прогнозное управление языковой моделью — это метод от Google DeepMind, позволяющий ускорить обучаемость (быструю адаптацию к обратной связи) большой языковой модели (БЯМ, LLM), пишущей код для управления действиями робота.
Преимуществ нет, за исключением читабельности: тип bool обычно имеет размер 1 байт, как и uint8_t. Думаю, компилятор в обоих случаях…