“機(jī)器人正在接管舊金山”

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原標(biāo)題:“機(jī)器人正在接管舊金山”
關(guān)鍵字:機(jī)器人,人形,動(dòng)作,模型,環(huán)境
文章來源:量子位
內(nèi)容字?jǐn)?shù):3338字
內(nèi)容摘要:
西風(fēng) 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號(hào) QbitAI一批人形機(jī)器人在美國(guó)舊金山街頭出沒,引得過往行人駐足留觀:
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可能還去上了個(gè)課,從加州大學(xué)伯克利分校校門大搖大擺走出:
?
路線不對(duì),踩著小碎步,穩(wěn)步調(diào)頭:
???
或者不裝了,調(diào)什么頭,直接倒著走:
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在各種場(chǎng)景下都可以看到它們的身影:
于是乎,網(wǎng)友傳出了“機(jī)器人正在接管舊金山”的消息?:
要不是視頻中還有人類出鏡,網(wǎng)友都要懷疑這是不是真的在舊金山:
這就是來自加州大學(xué)伯克利分校的人形機(jī)器人成果。研究人員提出了使用序列建模和動(dòng)作預(yù)測(cè)的Causal Transformer模型。
使得人形機(jī)器人可以在室內(nèi)外各種環(huán)境中穩(wěn)健行走,應(yīng)對(duì)不同地形,甚至還能背個(gè)書包,提袋垃圾:
怎么做到的?此前,盡管一些人形機(jī)器人在特定環(huán)境下表現(xiàn)良好,但廣泛存在泛化和適應(yīng)新環(huán)境方面的問題。
來自加州大學(xué)伯克利分校的研究人員提出了運(yùn)用Causal Transformer的方法。
這是一種Transformer模型,通過自回歸從觀察-動(dòng)作歷史信息中預(yù)測(cè)下一個(gè)動(dòng)作,也就是模型的輸出(預(yù)測(cè)的動(dòng)作)只依賴于其輸入(觀察-動(dòng)作歷史信息)中的先前信息。
具體來說,在
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作者簡(jiǎn)介:追蹤人工智能新趨勢(shì),關(guān)注科技行業(yè)新突破

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