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利用大语言模型自动化将机器人仿真环境训练结果转移到真实世界 DrEureka是一种利用大型语言模型LLMs自动化和加速从仿真sim到现实世界real转移的技术。在机器人技能学习领域直接在现实环境中训练机器人代价昂贵且效率低下。相比之下首先在模拟环境中训练然后将训练好的策略迁移到真实世界即所谓的sim-to-real转移是一种更为高效和可行的策略。但是传统的sim-to-real方法需要手动设计和调整任务奖励函数及模拟物理参数这一过程既慢又需要大量人力。这就是DrEureka研究工作的意义所在它尝试用大型语言模型来自动化这一过程。
地址https://github.com/eureka-research/DrEureka ✨ 2: Neo
Adobe 发布了一个简单易用的 3D 工具Project Neo 通过3D技术Project Neo能够为原本平面的2D图像添加立体效果。
能够快速的为图标、动画插图创建独特的3D形状。
通过简单的操作你可以在几分钟内完成图标、插图设计极大地提高了工作效率。
地址https://labs.adobe.com/projects/project-neo/ ✨ 3: Optimus
特斯拉放出了擎天柱机器人最新训练视频 Optimus是特斯拉Tesla开发的一款通用型人形机器人视频中的机器人正在分拣电池还可以看到Optimus的训练过程。
地址https://twitter.com/Tesla_Optimus ✨ 4: VILA
英伟达发布的模型通过大规模的图像-文本数据进行预训练从而实现视频理解和多图像理解能力。 VILA是一种视觉语言模型Visual Language Model简称VLM它通过大规模交错的图像-文本数据进行预训练从而能够实现视频理解和多图像理解的能力。它特别适合于视频内容的分析、多图像间关系的推理以及图像和文本信息的融合处理。
它的应用场景广泛特别适合视频内容分析、互动教学、安全监控和医学影像分析等领域。通过AWQ技术的支持VILA还可以在各种设备上高效运行为实时图像和视频处理提供了可能。
地址https://github.com/Efficient-Large-Model/VILA ✨ 5: Core ML Stable Diffusion
一个在苹果平台设备上高效运行Stable Diffusion模型的解决方案 Core ML Stable Diffusion 是一个允许开发者在苹果硅芯处理器Apple Silicon即搭载了 M1 或 M系列芯片的设备上运行Stable Diffusion模型的功能。这一功能通过Core ML来实现Core ML 是苹果公司的一个机器学习框架使得应用可以更高效地在苹果设备上运行机器学习模型。 适用于需要在应用中集成高级图像生成功能的开发者。通过利用苹果硅芯片的强大机器学习能力开发者可以为用户提供快速、高效、在设备上直接处理的图像生成体验。
地址https://github.com/apple/ml-stable-diffusion 更多AI工具参考国内AiBard123Github-AiBard123
