GitHub automatically provides a GITHUB_TOKEN secret when running workflows inside GitHub. If your workflow depends on this token, you need to create a personal access token and pass it to act as a secret: act -s GITHUB_TOKEN=[insert token or leave blank and omit equals for secure input] ...
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通用动作编码：UniAct 将不同机器人的原子行为（如“移动到目标位置”或“避开障碍物”）通过向量量化形成一个通用的 codebook，每个 token 代表一种可跨平台共享的通用技能。轻量化架构与高效性能：UniAct-0.5B 模型仅需 0.5 亿参数，在真实与模拟环境的任务测试中，表现已经超过了参数达到 14 亿的 OpenVLA ...
https://2toinf.github.io/UniAct/ 论文地址: https://arxiv.org/abs/2501.10105 GitHub: https://github.com/2toinf/UniAct
Github Actions 是 Github 提供的一个自动化流程工具，编写一段 YAML，随代码一起发布，根据脚本中定义...
https://github.com/sliderSun13 人赞同了该文章 论文地址 模型结构 图1:左:注意力的卷积机制。利用特征映射作为注意权值,结合卷积滤波器获得输出。右:多头多层结构的ACT。h和N分别表示注意力卷积头和层数 论文中提出了一种新的网络结构ACT(Attentive Convolution Transformer)。ACT受到卷积神经网络(CNN)的启发,在利...
具体来说,该架构由CNN与Transformer两个分支构成,并通过信息互融合补偿各自特征表达进一步提升性能。更进一步,本文提出一种跨尺度token注意力模块,它使得Transformer可以更高效的探索不同尺度token的信息相关性。所提方案在多个图像超分数据集上取得了SOTA性能。
一是通用动作编码,也就是将不同机器人的原子行为(如“移动到目标位置”“避开障碍物”)封装为向量量化的codebook,每个token代表可跨机器人共享的通用技能。 这种设计既保留了动作的物理因果性,又消除了异构性 二是异质解码器,即针对不同机器人平台,通过轻量化解码器添加本体感受特征(如关节力矩)或不同摄像头视角下...
机器人控制:CodeAct 可以让 LLM 直接通过代码控制物理世界中的机器人。 科学实验:LLM 可使用 CodeAct 来执行复杂的数学计算、数据可视化等任务。 智能客服:使用 Python 脚本动态调用 API,自动执行客户需求分析。 项目地址:GitHub 参考文献: Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents...
-GitHub存储库:MarkFzp/act-plus -基于协同训练的移动ALOHA模仿学习算法:ACT,扩散策略,VINN -保存搜索以进行快速结果筛选。 相关分享 无限生成视频,还能规划决策,扩散强制整合下一token预测与全序列扩散 近日,MIT CSAIL 的一个研究团队(一作为 MIT 在读博士陈博远)成功地将全序列扩散模型与下一 token 模型的强大能...