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Lucy-SKG: 使用深度强化学习高效学习玩火箭联盟
本文研究计算机竞技游戏 “火箭联盟”，通过强化学习算法训练出一款名为 Lucy-SKG 的人工智能模型，其在游戏中表现出色，并且在效率和性能方面均超越了现有最高排名的两款机器人，同时提出了创新的奖励分析和可视化库、参数化的奖励形状函数以及辅
PDFa year ago
内视力：基于模拟的基础语言模型推理
研究通过使用计算物理引擎作为输入，将语言模型中的推理过程与现实社会有机结合，让模型具有更加精准有效的推理能力，以达到人类与 AI 之间成功和有效的交流。该研究的实验证明 Mind's Eye 可以在物理对齐基准测试中改善模型推理能力 27.
PDF2 years ago
CVPR基于物理学的轨迹优化算法，从单目视频重建 3D 人体姿态
本研究利用物理引擎对姿态估计过程进行改进，从而使得我们可以利用现实世界的场景推导出物体的运动。我们的公式具有广泛的应用场景，并可处理自身接触和与场景几何之间的接触。我们的方法在 Human3.6M 和 AIST 基准测试中均获得了与现有基于
PDF2 years ago
CVPR从单目彩色图像中稳定驱动的接触重建
通过使用物理引擎对接触状态进行模拟，并直接从单目图像中重建接触特征，提出了一种手 - 物体接触的精确重建框架。此框架可以被适应于更个性化的手部和更多样化的物体形状，并通过额外的物理特性交互数据集验证准确性和稳定性。
PDF2 years ago
使用可微分物理学从视频中学习识别物理参数
本研究提出使用可微的物理引擎在行动条件下的视频表示网络中学习物理潜在表示。我们使用监督和自监督学习方法来训练我们的网络，并确定物理属性。实验中，我们演示了我们的网络可以从视频和行动序列中学习编码图像并识别物理属性，我们还比较了我们的受监督和
PDF4 years ago
通过逆物理推理推断混杂环境中未知刚性物体的三维形状
本研究提出了一种概率建模方法，用于在机器人操纵过程中实时建立三维物体模型，可应用于未知物体的操纵任务，利用物理引擎进行验证和推断，显著提高了模型准确性。
PDF5 years ago
ECCV回答视觉假设问题：从行为到预测场景描述
本文以场景理解为主题，提出了一种融合物理引擎和问答结构的混合模型，用于预测场景中受到行为影响的未来状态。通过与端到端学习方法进行比较，展示了这种具有挑战性的新问题的初步结果。
PDF6 years ago
NIPS利用交互网络学习关于物体、关系和物理的知识
本文介绍了交互网络模型，它能够推断复杂系统中物体之间相互作用的方式，支持对系统动态预测，以及对系统抽象属性的推理。该模型使用深度神经网络进行对象和关系居中的推理，并可以推理多种具有挑战性的物理领域。报告结果表明，它能够训练准确地模拟数十个
PDF8 years ago
机器人深度学习中的可微分物理引擎
本文介绍了使用物理引擎优化控制器的方法，着重探讨了与深度学习相关的应用，并说明了其对机器人硬件和软件优化的重要性和潜在性。
PDF8 years ago