比较常用的大模型有处理文本数据和理解自然语言的语言大模型(NLP),以及用于图像处理和分析的视觉大模型(CV),或者处理多种不同类型数据的多模态大模型。 除了这些常见大模型外,在规划设计行业,还有一种以空间数据作为训练样本的空间大模型,通过空间大...
此前, 李飞飞老师提出了空间智能 (Spatial Intelligence) 这一概念,作为回应,来自上交、斯坦福、智源、北大、牛津、东大的研究者提出了空间大模型 SpatialBot,并提出了训练数据 SpatialQA 和测试榜单 SpatialBench, 尝试让多模态大模型在通用场景和具身场景下理解深度、理解空间。SpatialBot系列模型和数据集已经发布在始...
此前,李飞飞老师提出了空间智能 (Spatial Intelligence) 这一概念,作为回应,来自上交、斯坦福、智源、北大、牛津、东大的研究者提出了空间大模型 SpatialBot,并提出了训练数据 SpatialQA 和测试榜单 SpatialBench, 尝试让多模态大模型在通用场景和具身场景下理解深度、理解空间。SpatialBot系列模型和数据集已经发布在始智...
正如大语言模型让语言推理成为现实，空间大模型有望打破第四面墙，让AI真正理解物理世界，从而与之交互。机器人面临的核心挑战：缺乏训练数据 对人类来说很简单的任务，对机器人来说可能并不容易。Coatue举了三个具体例子。灵巧性：空间感知能力：平衡恢复能力：为了克服这些问题，需要用海量数据进行训练，使机器人变得...
随着奇点的不断逼近,AI机器人公司的投融资越来越火热。 围绕AI机器人,一个完整的生态圈正在形成,包括机器人开发工具、机器人训练数据集、机器人运维、空间大模型、机器人生产制造等。 Wintel,还是围墙花园? 类似PC时代,AI机器人正在形成Wintel-like以及Walled Garden这两种典型的商业模式。 Neuralink的脑机接口、SpaceX...
正如大语言模型让语言推理成为现实,空间大模型有望打破第四面墙,让AI真正理解物理世界,从而与之交互。 (3)机器人面临的核心挑战:缺乏训练数据 对人类来说很简单的任务,对机器人来说可能并不容易。 Coatue举了三个具体例子。 灵巧性: 空间感知能力:
正如大语言模型让语言推理成为现实,空间大模型有望打破第四面墙,让AI真正理解物理世界,从而与之交互。 机器人面临的核心挑战:缺乏训练数据 对人类来说很简单的任务,对机器人来说可能并不容易。 Coatue举了三个具体例子。 灵巧性: 空间感知能力: 平衡恢复能力: ...
正如大语言模型让语言推理成为现实,空间大模型有望打破第四面墙,让AI真正理解物理世界,从而与之交互。 机器人面临的核心挑战:缺乏训练数据 对人类来说很简单的任务,对机器人来说可能并不容易。 Coatue举了三个具体例子。 灵巧性: 空间感知能力: 平衡恢复能力: ...
Coatue发布了关于“具身智能”的重磅报告,探讨了AI机器人的发展前景和挑战。 • 💡 机器人行业面临商业化困难,需要通过空间大模型实现通用机器人的可能性 • 🚀 机器人训练数据缺乏,但有远程操作、AR、仿真、视频学习等四种采集方式 • 💰 机器人成本逐渐降低,人类工资水平持续提升,可能在不久的将来出现金...
大模型走向空间智能、具身智能之路! 智源,斯坦福,北大,牛津,东大联合推出SpatialBot , 通过理解和使用深度图来理解空间。 论文标题: SpatialBot: Precise Depth Understanding with Vision Language Models 论文链接: https://arxiv.org/abs/...