Dec, 2023

基于基础模型的通用机器人：调查与元分析

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TL;DR建立具有普适性的通用机器人系统一直是人工智能领域的长期目标。本研究调查了如何将自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域的基础模型应用于机器人领域，并探讨了构建面向机器人的基础模型的可能形式，以及使用基础模型实现通用机器人系统所面临的主要挑战和未来方向。
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发现论文，激发创造
  • 通向通用型机器人的基础模型：通过自动化任务和场景生成实现大规模的多样化技能学习

    该文呈现了一种用于采矿最新大规模基础模型中的知识的具体想法，其目的是将低级技能学习扩展至规模化，从而实现授予通才机器人的基础模型，并享有在各种现实场景中执行多种任务的能力。

    May, 2023

  • 用于提升机器人辅助手术自主性的通用基础模型

    通过开发多模态、多任务、视觉 - 语言 - 行为模型，本文提出一条路径，以增加机器人辅助手术中机器人的自治性，最终我们认为，机器人辅助手术能够从通用模型中获益，并提供三个指导性行动以增加机器人辅助手术的自治性。

    Jan, 2024

  • 基于基础模型的真实世界机器人应用：一综述

    通过对基础模型在真实世界机器人应用中替换现有组件的主要影响进行概述，本文总结了基础模型在机器人领域中输入输出关系的观点，以及它们在感知、运动规划和控制方面的作用，并讨论了未来挑战和对实际机器人应用的影响。

    Feb, 2024

  • 铺路把握一切：将基础模型转移，用于通用拾放机器人

    本文提出了一种基于语言根据分割掩模的新型范例，来应对日常情况下一系列的抓取和放置机器人操作任务，通过将从掩模中传达的精确语义和几何形状与我们的多视点策略模型相结合，使我们的方法能够感知准确的物体姿态并实现样本高效学习。

    Jun, 2023

  • 基础模型的机遇与风险

    AI 基础模型的兴起，具有广泛数据训练和可适应下游任务的特点，其机制、应用和社会影响需要更多的跨学科合作来研究。

    Aug, 2021

  • 基础模型的训练和服务系统：综合调查

    本文全面探讨了基础模型的训练和服务方法，提供了详细的分类，并总结了挑战和未来发展方向。通过全面的讨论和分析，为未来的研究和应用提供了坚实的理论基础和实践指导，促进基础模型系统的持续创新和发展。

    Jan, 2024

  • 基于 Foundation Model 的系统设计框架

    本研究提出了一个基于基础模型的系统分类法，涉及预训练和微调，基于基础模型的系统的体系结构设计以及负责任的 AI-by-design。该分类法为基于基础模型的系统设计提供了具体的指南，并突出了设计决策带来的权衡。

    May, 2023

  • 自动驾驶中的基础模型调查

    该研究综述介绍了基础模型在自动驾驶中的应用，探讨了其在规划、仿真、三维物体检测以及多模态模型方面的作用，并提供了基于模态和功能对基础模型的分类，同时指出了现有模型与创新自动驾驶方法之间的差距，并提出了填补这些差距的未来研究方向和路线图。

    Feb, 2024

  • 决策基础模型：问题、方法与机遇

    本文检查了基于决策制定的基础模型的范围，并提供了理解问题空间和探索新研究方向的概念工具和技术背景。通过各种方法，例如提示、条件生成建模、规划、最优控制和强化学习，审查了将基础模型用于实际决策制定应用的最近方法，并讨论了该领域的常见挑战和开放问题。

    Mar, 2023

  • 基础模型简介：历史、社会和技术焦点

    本文介绍了基础模型，深度学习中通过模型大小和训练数据广度和大小的扩展可以对未来的 AI 开发造成破坏。基础模型在各种任务领域（如自然语言处理和计算机视觉）中实现了最先进的性能，并且通过进一步的改进常常得到更好的表现。此外，模型的单一化可能会将众多特定任务的模型替换为由少数公司控制的更少数量的大型模型，从而导致对 AI 的权力和控制的转移，并出现新兴的行为方式：上下文学习。

    Dec, 2022