-
Self-Discover — подход к использованию различных техник рассуждения для LLM
Как уже отмечалось, для успешного использования универсального робота — его требуется научить разбивать сложные цели/команды на простые выполнимые задачи. Простого добавления к промпту «Let’s think step by step.» [1] может оказаться недостаточно. Как же тогда научить робота думать?
-
Astribot S1 — китайский робот-помощник
Китайская компания Astribot представила своего домашнего робота-помощника Astribot S1.
-
Нейросеть Jack of All Trades от HuggingFace — открытый аналог Gato от Deepmind
HuggingFace опубликовали свою открытую реализацию нейросети Gato. Назвали эту сеть — «Мастер на все руки» (Jack of All Trades (JAT)).
-
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).
-
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.
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…