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此次的具身智能模型基于预测编码启发,变分递归神经网络框架,通过集成视觉、本体感觉和语言指令三种感官输入进行训练。具体来说,该模型处理了以下输入:观看机械臂移动彩色块的视频;感知人体四肢运动的感觉及机械臂移动时的关节角度;以及语言指令如“把红色物体放在蓝色物体上”。
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朱西产还强调,端到端模型的优势,在于减少各模块之间信息传递过程中的丢失问题,通过Transformer构成一个更大的网络,训练过程中实现更多参数的全局最优;另外,还可以提升开发效率,实现全局优化及更强的泛化性等。“上限很高,但难度也很大。”他直言,要真正实现“全场景都能开”,目前的端到端模型还差得很远,尤其是达到“一段式端到端”,几乎不可能。
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