论文作者表示，“虽然人类可以毫不费力地理解行动并通过观察别人来模仿任务，但让机器人根据对人类活动的观察来执行行动仍然是一项重大挑战，在这项工作中，我们认为机器人必须开发两种能够复制人类活动的主要能力：理解人类行为...为此，该团队提出了针对两个任务进行优化的管道：视频字幕和动作识别。...分类分支的输入是通过预训练的AI模型从视频帧中提取的一组特征。正如研究人员所解释的那样，翻译和分类组件的训练方式使得编码器部分鼓励翻译者生成正确的细粒度动作，使其能够理解所摄取的视频。 ?...“通过联合训练两个分支，网络可以有效地编码每帧中的空间信息和跨视频时间轴的时间信息，它的输出可以与视觉和规划模块相结合，以使机器人执行不同的任务。”...他们使用一个工具自动从命令中提取动词，并将这个动词用作每个视频的动作类别，总共生成46个类，如切割和倾倒。
这个机械臂正在完成够、拿、移、推、点、开等6个动作。 ? 而且动作娴熟，还不存在失误。 更令人意外的是，训练这个机械臂，只花了短短25分钟。 即使有人为干扰，它也能够成功完成抓取动作。 ?...目前来看，大多数针对机器人训练的的RL算法效率都不是很好。 采用稀疏奖励的方法训练Dota5游戏的人机操作，使之成为达到人类玩家的高手水平，需要花180年的游戏时间。...因此，它仅仅需要10个Demo，25分钟的训练时间，就可以让机器人学会六个动作。 FERM具体怎么训练？ FERM采用了基于像素的强化学习（pixel-based RL）方法。 ?...下图的每一栏显示了初始、中间、结果等三个状态。只有当机器人完成任务时，才会获得稀疏奖励。 ? 这个训练算法的效率可谓很高了。具体完成时间如下图表格所示，在30分钟左右，它就可以让机器人学习操作任务。...而简单的“够”（Reach）动作，则只需要三分钟。 ? 实验结果称，它不需要很多的Demo，也不需要到大量的设备，首次完成任务的平均时间为11分钟，并且可以在25分钟内训练出6个机械动作。
方法概述 HARMON的核心在于从语言描述中生成人形机器人的全身动作，整个过程可以分为三个主要步骤：基于文本条件的人体动作生成与重定向、VLM辅助的机器人动作编辑以及最终在真实机器人上的动作执行。...接下来，通过逆向运动学（IK）将这些人体动作映射到模拟的人形机器人上，得到初始的机器人动作序列。...2.2 VLM辅助的机器人动作编辑 在HARMON的方法中，VLM辅助的机器人动作编辑起到了至关重要的作用。...利用人运动数据集中的先验知识来初始化机器人动作，从而使得机器人动作更加接近人类动作。 2....通过模拟和真实世界实验验证，证明了该方法的有效性和可行性。 该研究的主要局限性在于： 1. 该方法需要大量的训练数据来学习人形机器人的运动模式，因此在实际应用中可能会受到数据量不足的影响。 2.
这些都堪称机器人界的劳模，到底有多能干，看了就知道! 再来看看下面这些动图 ▼ABB机器人：哎嘿，哎嘿，哎嘿，为啥我们ABB要打铁？...▼发那科机器人：一起摇摆~焊出那诡异的光~ ▼汽车间机器人点焊：兄弟们，一起上！ ▼宝马车间机器人喷涂：大爷，舒服喵？...▼格力机器人装配空调：整齐有序是我们的口号~ ▼锻造线上，机器人参与上下料 ▼美的空调的生产线上，4台机器人焊接罐件 ▼CNC加工中心应用机器人进行自动化上下料 ▼冲压(锻压)生产线上，几台冲压机器人完成上下料动作...▼机器人正在安静地重复着码垛的工作~ ▼检测线上，4台机器人正交错完成大型车身的测量与检测 ▼ 装配机械手：我是谁，我在哪儿……
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。...目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。...这便是在人工智能和机器人领域著名的莫拉维克悖论。 ?...与之相似，Marvin Minsky强调，对技术人员来说，最难以复刻的人类技能是那些无意识的技能。总体上，应该认识到，一些看起来简单的动作比那些看起来复杂的动作要更加难以实现。 ?...目前人工智能和机器人学亟待解决的问题不是如何让机器人学会越来越复杂的逻辑推理，而是让机器人具备对物理世界最基本的感知与反应。
Nvidia的研究人员已经找到了一种方法，可以使用在虚拟环境中创建的数据来训练机器人在现实世界中拾取物体。用合成数据训练的卷积神经网络系统可以使用Baxter机器人和RGB相机实时检测物体的位置。...生成的数据使对象，光照和阴影的位置随机化，使机器人能够在动态的环境中操作。 “当我们在训练过程中将这两个数据集固定在一起时，我们发现网络操作能够达到一般水平，甚至比用实际数据训练的最先进的网络更好。...因此，这是我们第一次看到合成数据训练的结果超过了对真实数据进行过训练的网络，”共同作者Stan Birchfield表示。...该论文及其研究结果建立在今年早些时候由Nvidia研究人员发布的工作基础上，其中机器人经过训练，通过摄取虚拟环境中生成的大量数据来获取对象。...用于创建插件的代码已经公开发布，因此研究人员可以在比学术实验室更强大的环境中训练机器人。
这种跨模态的能力对于处理现实世界中的复杂问题至关重要，因为它们通常涉及多个感官输入和决策过程。例如，在典型的机器人控制场景中，模型需要理解场景内容、识别物体及其位置，并将这些信息转化为具体动作。...4.2 分阶段对齐训练 ChatVLA的设计理念围绕着解决两个主要挑战：如何防止由于机器人策略数据训练而导致的视觉-文本关系学习干扰，以及如何在保持对话能力的同时提高机器人控制任务的表现。...阶段一（控制优先）：第一阶段专注于使用机器人数据进行训练，期间还会加入推理数据以确保持续的对齐性。这种做法有助于避免因单独训练机器人数据而造成的视觉-文本对齐度下降，从而保护模型的对话能力。...仅使用机器人数据Drobot训练模型，但引入推理模板（如“预测下一步动作：{动作}”）。这一设计通过显式语言生成强制模型保持视觉-语言对齐，缓解虚假遗忘。...具体而言，ChatVLA首先利用机器人数据进行初步训练，这部分数据主要用于教会模型如何根据视觉输入做出相应的物理动作。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。...增强人类的智慧 现在人工智能非常火，首先是因为云计算发达，提供了强大的计算能力。 高强度的算法可以帮助做到人工智能。 人工智能需要大量数据来训练、规划，我们有海量的数据来做人工智能。...Video API：对视频进行防抖处理、动作检测、人脸追踪等。 CustomVision Service：自定义计算机视觉服务。 Video Indexer：识别视频内容、对视频进行分析。...说话人识别API：先训练几段语音，在后来上传语音的时候就能自动进行识别。 Translator语音API：通过语音进行翻译。 还有必应语音API。...QnAMaker，这个服务可以快速生成一个能够回答FAQ问题的智能客服机器人。 知识 详细规划复杂的信息和数据，以解决智能推荐和语义搜索等任务。
来自威斯康星大学麦迪逊分校的研究团队的想法是，不要从头开始构建一个使用双手的机器人，而是简单地创建一个系统，让它能理解并执行与人类不需要思考就能完成的动作。...在这个基本的动作中发生了很多事情，现在要求机器人自动完成它是不可能的。但是那个机器人仍然可以大致了解为什么在这种情况下要进行这样的操作，并尽其所能去完成它。...四种动作 研究人员首先让人类佩戴动作捕捉设备执行各种模拟日常任务，如堆叠杯子，打开容器和倾倒物体，拾取物品，抽出夹在中间的物体。...机器人运用这些知识不是为了做动作本身，这些是非常复杂的动作，目前的人工智能无法执行，而是为了解释人类控制器所做的动作。 你可能会认为，当一个人远程控制一个机器人时，它只会准确地反映出这个人的动作。...在测试中，机器人这样做是为了提供一个基线，说明在不了解这些双手动作的情况下，它们是如何做到这一点的，但其中许多动作是根本不可能做到的。
在这个过程，查找异常日志这个动作拥有固定的流程和频率，具体来说，查找异常日志可以分解为打开es、确定检索条件、获取查找结果，频率为半天一次或者每天一次。...同时，它支持定时触发器（Timer）作为事件，因此日志机器人的核心思路可以被解释为将打开es、确定检索条件、获取查找结果编写成云函数，同时使用定时触发器来确定云函数的执行规则。...首先需要创建一个云函数，然后修改代码 # -*- coding: utf8 -*- def main_handler(event, context): # 创建es客户端 # 查询数据 # 将数据推送到企业微信机器人的回调地址...接着需要创建企业微信机器人，企业微信机器人的工作原理很简单，即 在终端某个群组添加机器人之后，可以获取到webhook地址，然后开发者用户按以下说明构造post data向这个地址发起HTTP POST...最后，在完成函数代码的编写后，需要配置函数的触发器。触发器遵循cron表达式语法。 验证 在部署后，即可在有机器人的企业微信群里等待机器人推送消息。
人形机器人的创作在最近的二十年出现了很多典型的机器人系统，其中人形机器人的巅峰在日本德国和日本，但是不同地方的人形机器人研究的侧重点有很大不同。...，人形机器人需要表现出类人化的动作，对于类人化的动作，人形机器人需要借助全身运动模式的生成。...通过以上三部可以将人类的舞蹈动作、起立下蹲动作映射给机器人，并且机器人通过全身运动模式的变换，使得人体的动作被自身消化，使得自己在平衡的同时执行人体动作。...对于人体的运动数据库，经过上层控制器后，转化到机器人的优化控制器，其中优化控制器主要需要根据机器人自身的状态对粗略的轨迹进行修正，使得机器人可以在自身平衡和防止碰撞的约束条件下完成特定的动作。...期待机器人发挥更大的作用. image.png ---- 附：宇航员伴侣——小蜜蜂机器人，大白机器人，机器人瓦力 视频内容 视频内容 视频内容 【技术创作101训练营】人形机器人的成长史
AI 科技评论消息，OpenAI 今日发布了一个用于模拟机器人的控制训练的开源软件 Roboschool，根据介绍，其整合了前段时间发布的 OpenAI Gym。...据AI 科技评论了解，有八个模拟器可以作为 MoJoCo 组件的免费替代品，还能进行重新调试，以产生更多逼真的动作。...为了解决这一问题，在全新的 Roboschool 中，OpenAI 的研究者设计了两个 3D 类人的模拟器，而在训练任务 HumanoidFlagrun 中，机器人需要朝着不断变动位置的旗子跑去，这一过程能够训练机器人学会放缓速度并转动方向...虽然机器人的步伐看上去并不那么快，形态也不像人般自然，但它所采取的策略已经足以应对非常多的状况，也知道如何控制机器人。...通过「左右互博」的乒乓球赛，用户得以在两方同时训练同一个智能体，或是采用同样的算法训练两个不同的智能体，甚至，你也可以让两个独立智能体自行训练（如下面视频所示）。
在刚刚结束的GTC China中，黄教主疯狂输出，接连宣布了英伟达在游戏、AI、自动驾驶、基因测序等领域的大动作。...NVIDIA今年在机器人行业可谓动作不断。...demo： 这款使用称之为Leonardo的机器人即是使用新版本的Isaac软件开发套件（SDK）完成的，在现场的demo中，Leonardo展示了高级别的互动性，与黄教主进行了实时的动作和语音互动。...这将大大加快机器人的开发速度，从而实现综合数据的训练。 另外，通过仿真，开发人员还可以在极端情况下（即困难或异常情况下）对机器人进行测试，从而进一步加强对它的训练。...“举个例子来说，我们在虚拟世界中使用Isaac SIM对机器人的大脑进行训练，训练好后即可将这个大脑安装到现实世界中基于Jetson的机器人上。
号称“人类最后智力骄傲”的围棋也被人工智能攻破了，一时间人工智能与机器人威胁论刷爆了微博、微信及各路新闻媒体。大家都在担心着某一天自己的工作会被人工智能抢去，又在某一天人类会被人工智能机器人统治。...这便是在人工智能和机器人领域著名的莫拉维克悖论。...与之相似，Marvin Minsky强调，对技术人员来说，最难以复刻的人类技能是那些无意识的技能。总体上，应该认识到，一些看起来简单的动作比那些看起来复杂的动作要更加难以实现。...在发现莫拉维克悖论后，一部分人开始在人工智能和机器人的研究上追求新的方向，研究思路不再仅仅局限于模仿人类认知学习和逻辑推理能力，而是转向从模仿人类感觉与反应等与物理世界接触的思路设计研发机器人。...目前人工智能和机器人学亟待解决的问题不是如何让机器人学会越来越复杂的逻辑推理，而是让机器人具备对物理世界最基本的感知与反应。
Nir Eyal在“Hook Model”中完美地描述了这一点: 首先，我们看到一个触发器，它通过相关的信息使我们兴奋，或者在我们身上激起某种情感。...我们有一种浏览新闻或聊天的欲望。瞧，我们现在正处于行动阶段。动作越简单，我们就越容易重复它。 每一个动作都会形成一种行为。每当我们收到一条消息通知，或浏览推送时，我们的大脑里都会分泌一点多巴胺。...在人工智能和人工语言的帮助下，一个聊天机器人接受了各种数据集和对话的训练，并且有足够的智能来处理标准的问题和查询。...想象一下，如果有一个智能的个人AI聊天机器人，可以为你处理那些永无止境的类似信息，那不是很好吗？...在机器学习算法的帮助下，用chatbot训练你以前的聊天响应，这样它可以提供尽可能最好的回复。 正确的习惯很大地决定了我们的成功。你的社交习惯如何呢？
伯克利研究中心近日po出的一个新的研究成果中，机器人也可以通过一次性观察，模仿人类的某个动作了。 ? ? 观察人类之后，即使调整了顺序，机器人依然学会了把桃子放进红碗里?...在元训练之后，可以要求机器人通过使用该任务的一个演示来计算梯度步骤来操作完全不可见的对象。这一步叫做元测试。 由于该方法没有为元学习和优化引入任何额外的参数，结果证明它是非常数据有效的。...虽然这似乎是一项不可能完成的任务，但重要的是要记住，在梯度步之后，元训练过程仍然用真正的机器人动作来管理策略。...因此，学习损失的作用可能被解释为简单地指导参数更新，以修改策略，以在场景中获取正确的视觉线索，以便元训练的动作输出将产生正确的动作。用时间卷积表示学习的损失函数，它可以在视频演示中提取时间信息： ?...伯克利通过这种方法，使PR2机器人能够有效地学习如何将在元训练中看不到的许多不同的物体推向目标位置： ? ? 学会通过观察人的动作推送一个新物体?
最近，来自伦敦的DeepMind团队在《arXiv》上提出了一种新技术，可以有效地训练机器人实现复制人类或动物的动作，用到的新工具受到了以前工作的启发，依靠运动捕捉技术收集人类和动物的运动数据。...Steven Bohez和他在DeepMind的同事提出了另一种替代方法，用于训练仿人机器人和腿部机器人按类似于人类和动物的运动风格的方式运动。...首先，他们将运动捕捉数据重新定位到现实世界的机器人。随后，他们训练了一个层次化策略，在模拟环境中仿真运动捕捉数据中的理想运动轨迹。...训练过后，可以通过训练一个新的任务策略来重复使用低级控制器，依靠输出潜在动作给低级控制器发送指令，而保持固定的参数。这使控制器能够令机器人复制复杂的人类或动物动作，如运球。...随后，他们评估了真实环境下两个机器人（ANYmal四足机器人和OP3仿人机器人）再现的运动质量。 ANYmal机器人模仿狗的动作和OP3仿人机器人进行运球。
如果做这样一个动作——单腿单臂支撑式，你可以维持多久？ ? 这个机器人就可以做很久，还是不受打扰的那种。 ? 任凭别人怎么晃它，它都丝毫不为所动，依然能够保持平衡。...6cm宽的桥，这个机器人的脚直径就有4cm。 最近，一个名为「Dynamic Legged Systems Lab」（DLS）研发了一款有着超强平衡力的机器人HyQ。...机器人的腿部系统能够穿过「高度受限的环境」的能力，比如穿过极窄的模板，很大部分取决于运动和平衡控制器的性能。 基于此，这个团队就研发了一款控制器，来实现机器人的超强平衡力。...然后将相同的控制器用于真实的机器人上，模拟的运动模型也就映射到了机器人身上了。 通过映射，可以在摆式空间中应用控制器，并将其输出转换为实际机器人的信号。 ?...在行走时，机器人主要利用对角线脚对的转换实现平衡。 ? 机器人所有的动态变换都是通过RobCoGen生成的。
操作里就是工作流的执行动作能选到的那些动作。同样的，操作也能新建。 触发器里就是工作流的触发条件能选到的那些动作，可以看出触发器比操作少多了，毕竟提供Webhook推送回调的API还是较少的。...再看下微连接模板，因为触发器有两位数、执行动作估计有三位数，所以可能的连接肯定是很多的。但正因为可能性太多，所以要挑典型的有业务价值的就很难了。所以腾讯只提供了9个。...我选了免费的最容易试用的企业微信 -> 企业微信机器人，点击后实际上是做的第一个菜单”微连接“。证明千帆iPaaS未来觉得这块是重点，但明显现在还是早期。...发布后就出现在了第一个tab”微连接“的列表页，把”复制触发链接“里的链接配置到企业微信的回调地址，之后再修改企业微信通讯录，就能通过企业微信机器人向群内发消息了。激动人心的功能！...选好企业微信回调事件、和企业微信机器人后，在编辑界面可以看出，企业微信的各种secret是在最上面的tencent-wechat-work物理配置里的，而回调相关设置是在这个触发器里的，这些应该映射到”
Transformer输出的动作块是一小段机器人动作序列，例如手臂关节角度。对于不太精细的系统，其动作序列可能包含3-5个动作；而对于高频灵巧机器人，动作序列可能会有20-50个动作。...借助FAST，研究者开发出了一种高效的机器人动作Tokenization方法，让机器人技术能够与自回归Transformer训练流程无缝衔接。 FAST能把动作像语言一样，用离散Token表示。...FAST Tokenizer 用离散余弦变换（DCT）压缩 FAST通过在训练前压缩原始动作块，能显著提升基于灵巧机器人数据的策略训练和推理效率。...通用机器人动作Tokenizer 基于FAST，研究者发布了FAST+，这是通用的机器人动作Tokenizer，用100万个真实机器人动作序列上训练而成。...基于100万条真实机器人动作序列训练的通用动作Tokenizer FAST+与之前的VLA相比显著提高了训练效率。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
