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港大穆堯:基于多模態(tài)思維鏈的端到端具身智能大模型EmbodiedGPT | 講座預告

AIGC動態(tài)2年前 (2024)發(fā)布 算法邦
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港大穆堯:基于多模態(tài)思維鏈的端到端具身智能大模型EmbodiedGPT | 講座預告

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原標題:港大穆堯:基于多模態(tài)思維鏈的端到端具身智能模型EmbodiedGPT | 講座預告
關鍵字:智能,模型,論文,新青年,講座
文章來源:算法邦
內容字數(shù):3286字

內容摘要:


「AI新青年講座」由智猩猩出品,致力于邀請青年學者,主講他們在生成式AI、LLM、具身智能、計算機視覺、機器學習等人工智能領域的最新重要研究成果。
AI新青年是加速人工智能前沿研究的新生力量。AI新青年的視頻講解和直播答疑,將可以幫助大家增進對人工智能前沿研究的理解,相應領域的專業(yè)知識也能夠得以積累加深。同時,通過與AI新青年的直接交流,大家在AI學習和應用AI的過程中遇到的問題,也能夠盡快解決。
「AI新青年講座」現(xiàn)已完結234講,錯過往期講座直播的朋友,可以點擊文章底部“閱讀原文”進行回看!
有興趣分享學術成果的朋友,可以與智猩猩教研產品團隊進行郵件(class@zhidx.com)聯(lián)系。具身智能任務要求機器人能夠根據(jù)當前觀測做出與任務對應的準確規(guī)劃和可執(zhí)行動作,并能同時完成具身規(guī)劃、具身問答、具身控制等任務。
而現(xiàn)有的大模型在訓練時主要使用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),缺乏直接從現(xiàn)實世界第一人稱視角獲取數(shù)據(jù)的能力,難以適應復雜的真實世界,與機器人有較大的domain gap。因此,賦予機器人實踐學習的能力是邁向具身智能的關鍵。
當前具身智能正面臨著三大核心挑戰(zhàn):
1)建立第一視角下靈活的具身認知系


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聯(lián)系作者

文章來源:算法邦
作者微信:allplusai
作者簡介:智猩猩矩陣賬號之一,連接AI新青年,講解研究成果,分享系統(tǒng)思考。

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