机器人领域的研究人员和工程师已经认识到LLM在增强机器人智能、人机交互和自主性方面的巨大潜力。因此,该综述旨在总结LLM在机器人领域的应用,深入探讨其对机器人控制、感知、决策和路径规划等关键领域的影响和贡献。 首先概述机器人学LLM的背景和发展,然后描述机器人学LLM的好处以及基于 LLM的机器人模型最新进展。然后,...
24年6月来自韩国庆熙大学的论文“A Complete Survey on LLM-based AI Chatbots”。 过去几十年,数据量激增,为数据密集型、基于学习的人工智能技术奠定了基础。对话智体(通常称为人工智能聊天机器人)严重依赖此…
不过话又说回来,大模型可以作为机器人的大脑,但真正办事的还得是身体,人形机器人这一套工程的门槛还是挺高的。 另外,对于当前的模型来说,数据可能是最重要的,完善机器人相关的数据集也是任重而道远。 专用基础模型 使用LLM的另一种方法是为机器人开发专门的基础模型。这些模型通常建立在预训练模型中包含的大量知识...
她建议在训练或者微调聊天机器人时,可以在人机交互的方面进行数据增强,从而使得用户能够在使用时感受到温暖。 注:对抗性攻击(Adversarial attacks),由于机器学习算法的输入形式是一种数值型向量(Numeric vectors),所以攻击者就会通过设计一种有针对性的数值型向量从而让机器学习模型做出误判,这便被称为对抗性攻击。 数据...
01业内大佬Amnon Shashua创立的Mentee Robotics推出名为Menteebot的人形机器人,将AI能力嵌入到机器人各个层面。 02Menteebot集成了Sim2Real学习、基于NeRF的实时3D映射和定位以及大型语言模型,实现从口头命令到复杂任务完成的完整端到端循环。 03除此之外,Menteebot可以接收语音指令,使用LLM解释命令并执行任务,同时利用NeRF...
不过，Agility Robotics CEO Damion Shelton 最初并不相信它们的双足机器人需要这玩意儿。就我们的用例而言，还没有让大型语言模型（ LLM ）控制机器人的需求。客户不需要和自己的机器人进行有趣的对话，他们需要借助机器人的物理原理替代重复性劳作。当亚马逊于 10 月中旬开始测试 Agility Robotics 的双足机器人Digit...
要实现具身智能,我们需要在机器人技术和人工智能领域取得更多的突破。这包括但不限于以下几个方面: 1. 开发具有自主学习和适应能力的机器人硬件,使其能够在与环境的互动中学习和成长; 2. 研究新型的机器人感知和认知技术,使其能够更好地理解和适应物理世界; ...
在人工智能领域,大型语言模型(LLM)正逐渐成为构建智能系统的核心。本文通过两个实践案例,详细阐述了如何从零开始,利用受限的 FAQ 文档和 LLM 能力,搭建一个智能问答机器人,供大家学习。 LLM,是通往通用人工智能之路的基础,凡是真正具有智能的系统也好、工具也罢,其内部一定是集成了好用的 LLM(个人观点)。
近日,麻省理工学院(MIT)的研究人员提出了一种新的方法,使得机器人能够在不断变化的环境中学习新技能。这一方法在第七届机器人学习大会(CoRL)上提出,该方法利用强化学习技术,通过人类反馈以及机器人在探索周围环境时收集的信息来训练机器人。
CoRL的全称为Conference on Robot Learning（机器人学习大会），旨在分享和探讨机器人技术与机器学习交叉领域的最新进展，已经成为了机器人学与机器学习交叉领域的全球顶级学术会议之一。在本届机器人学习会议的行业专题讨论中，汇聚了各大科技公司重量级嘉宾，包括Pi公司的Suraj Nair、谷歌DeepMind的Nicolas Heess、丰田研究...