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深度学习自然语言处理

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每日论文速递 | 李飞飞领衔建立具身AI最新数据集BEHAVIOR-1K
摘要:我们推出的 BEHAVIOR-1K 是以人为中心的机器人技术综合模拟基准。BEHAVIOR-1K 包括两个部分,由 "您希望机器人为您做什么?"的广泛调查结果指导和推动。第一部分是对 1000 种日常活动的定义,以 50 个场景(房屋、花园、餐厅、办公室等)为基础,其中有 9000 多个标注了丰富物理和语义属性的物体。其次是 OMNIGIBSON,这是一个新颖的模拟环境,通过对刚体、可变形体和液体进行逼真的物理模拟和渲染来支持这些活动。我们的实验表明,BEHAVIOR-1K 中的活动是长视距的,并且依赖于复杂的操作技能,这两点对于最先进的机器人学习解决方案来说仍然是一个挑战。为了校准 BEHAVIOR-1K 的模拟与现实之间的差距,我们进行了一项初步研究,将在模拟公寓中使用移动机械手学习到的解决方案转移到现实世界中。我们希望,BEHAVIOR-1K 以人为本的特性、多样性和现实性,能使其在具身人工智能和机器人学习研究中发挥重要作用。
zenRRan
2024-03-25
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RL 究竟是如何与 LLM 做结合的?
强化学习(Reinforcement Learning, RL)的核心概念可简单概括为:一个机器人(Agent)在看到了一些信息(Observation)后,自己做出一个决策(Action),随即根据采取决策后得到的反馈(Reward)来进行自我学习(Learning)的过程。
zenRRan
2024-01-05
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Medusa: 简单高效地解决LLM的生成延迟
今天为大家介绍一个新技术—Medusa,它旨在加速大型语言模型(LLM)的生成。尽管其设计简单,但 Medusa能够将LLM的生成效率提高约2倍。让我们看看它是怎么做到的吧!
zenRRan
2023-09-21
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多模态GPT:国内发布一款可以在线使用的多模态聊天机器人!快来把玩~
论文: MultiModal-GPT: A Vision and Language Model for Dialogue with Humans 代码: https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT (包含代码、数据、demo) 作者:OpenMMLab
zenRRan
2023-08-22
3400
2022内推 | 字节跳动校招 + 社招,包括NLP、CV和ASR和研究员等
每天给你送来NLP技术干货! ---- 语音算法工程师 - AI Lab 北京·校招·正式·职位 职位描述 团队介绍:字节跳动AI Lab专注于人工智能领域的前沿技术研究,涵盖了计算机视觉、语音&音频处理、机器学习等多技术研究领域,同时致力于将研究成果落地,为公司现有的产品和业务提供技术支持和服务。  1、在音频(包括语音,音乐,声音,口语评测场景等)、机器学习、多模态融合等方向搭建技术并开展前沿研究。我们希望通过前沿人工智能技术来提升甚至重新定义音频内容的理解、分发以及自动创作工作;  2、构建大规模机
zenRRan
2022-03-21
1.1K0
【ACL2020】对话数据集Mutual:论对话逻辑,BERT还差的很远
自然语言处理是人工智能领域的掌上明珠,而人机对话则是自然语言处理领域的最终极一环。
zenRRan
2020-04-20
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【文末福利】聊天机器人的几种主要架构实现
在过去的20年中,互联网,把人们带入了一个全新的时代。在这个全新的时代,我们创造出了四种连接方式:一是人和物品之间的连接,二是人与人之间的连接,三是人和信息之间的连接, 四是人和设备之间的连接。连接不是目的,它只是为交互提供相应的服务。对我们每一个人来说,最友好最自然的交流方式就是采用自然语言的方式进行交互。通过自然语言的方式进行交互完成对话系统的设计与实现。
zenRRan
2019-11-21
4.2K0
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