Python在数据处理与机器学习领域的广泛应用

这使得Python在数据处理与机器学习领域得到了广泛的应用。丰富的库与框架Python拥有丰富的库和框架,如Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learnhttpsouyijiaoyisuox等,这些库和框架为数据处理与机器学习提供了强大的支持。良好的社区支持Python拥有庞大的开发者社区,可以方便地获取技术支持、交流经验和解决问...

Scaling Law 遇瓶颈,AI 幻觉仍未解决!全球机器学习技术大会重磅...

其最大意义在于,从底层算法框架到上层应用都是全技术栈自主研发的成果,未使用任何开源代码和框架,有力保障了技术自主与安全可控。何恩培特别提到,今年7月,他们请中国信通院进行了评测,确认任度是一个“零开源依赖”的大模型——无主流开源大模型依赖、无主流开源机器学习框架依赖、无第三方开源库依赖、无开源...

灵宝CASBOT发布首款人形机器人产品 瞄准多场景落地

CASBOT01的整体运动控制框架结合了对抗运动先验和全身控制（WBC），实现了运动的一体化控制。通过这一框架，机器人能够在复杂动态环境中稳健地执行全身作业任务。在传统强化学习训练框架的基础上，灵宝CASBOT同步训练了生成对抗模仿学习网络、生成器和判别器不断进行博弈，使得模型会生成高度拟人的运动控制策略。在模型...

当视觉大模型陷入认知失调,马里兰大学构建了一个幻觉自动生成框架

该框架基于认知科学原理,针对大模型产生幻觉的原因,提出了三种主要策略:插入异常物体、插入成对物体和移除相关物体,通过操控场景中的物体构成来创建与语言先验相冲突的图像。为了生成能够触发大模型幻觉的(图像-问题)组合,本文针对修改后的图像,设计相应的问题探测大模型的语言模块,定位特定物体或其在相关情境中的语...

【猎云网首发】用决策大模型为机器人造大脑,千诀科技获英诺领投数...

高海川自2018年开始,作为组长带领类脑双臂机器人团队,从0到1设计多款双臂自主决策机器人。类脑双臂机器人组在7年研究中,他和团队的学术成果包括:提出新型分布式强化学习框架、仿真现实迁移强化学习方法、机器人技能分层持续学习框架、开发语言引导的技能分层强化学习技术、面向部分可观测场景的因果推理强化学习技术。

变形通用机器人? IJRR顶刊深度解析模块化自重构机器人前世今生

模块化自重构机器人因其灵活变换形状的能力而受到关注,推动了设计与应用的探索(www.e993.com)2024年11月20日。然而,缺乏统一的分类和定义导致了领域内的混淆。为解决这一问题,论文提出了一个创新的三分框架,将模块化机器人解构为连接器、执行器和同质性三个基本元素,并深入分析演进技术,增强对各发展阶段的理解。最后,基于该框架,文章总结了面临的...

AI思维突破:清华科学家提出DoT框架,或将重塑机器推理

在人工智能领域,一项来自中国的创新性研究正在引起广泛关注。清华大学和上海人工智能实验室的科学家们提出了一种名为"思维导图"(DiagramofThought,简称DoT)的全新框架,这一突破性成果有望彻底改变我们对AI思维模式的认知。DoT框架的核心理念是模仿人类解决复杂问题的思维过程。就像我们在解答难题时会不断提出假设、...

京津冀三地工(经)信部门签订合作框架协议 共建京津冀·“机器人+...

纵览客户端讯（河北日报记者米彦泽）5月10日，北京市经济和信息化局、天津市工业和信息化局、河北省工业和信息化厅在唐山高新区签订共建京津冀·“机器人+”产业园合作框架协议，标志着三地共建京津冀·“机器人+”产业园正式启动。京津冀联合打造的首批6个协同创新产业链中，就有河北牵头的机器人产业链。三地工...

综合RLHF、DPO、KTO优势,统一对齐框架UNA来了

监督学习框架的统一性:UNA通过最小化隐式奖励和显式奖励之间的差异,统一了对策略模型的优化。UNA的理论基础UNA的理论基础源于对RLHF目标函数的重新推导。研究人员证明,给定RLHF的经典目标函数,最优策略可以通过一个隐式的奖励函数来诱导。该隐式奖励函数是策略模型与参考策略之间的对比结果,通过这个函数...

创新多模态联邦学习框架让机器学习更安全

创新多模态联邦学习框架让机器学习更安全科技日报记者陈曦记者4月29日从天津理工大学获悉,该校计算机科学与工程学院副教授亓帆以及所指导的2022级研究生李帅,针对多模态联邦学习中常见的模态不兼容问题展开了深入研究,提出了一种创新的自适应超图聚合的多模态联邦学习框架。近日,该成果论文被计算机视觉和人工智能领域...