GRUtopia是一个为各种机器人设计的交互式3D社会模拟平台，它通过模拟到现实(Sim2Real)的范式，为机器人学习提供了一个可行的路径。平台包含100k精细标注的交互场景，可以自由组合成城市规模的环境，覆盖89种不同的场景类别，为服务导向环境中通用机器人的部署提供了基础。此外，GRUtopia还包括一个由大型语言模型(LLM)驱动的NPC系统，负责社交互动、任务生成和分配，模拟了具身AI应用的社交场景。
需求人群：
"GRUtopia的目标受众是机器人学、人工智能和机器学习领域的研究人员和开发者。这个平台适合他们，因为它提供了一个大规模、多样化的模拟环境，可以用于测试和训练机器人在复杂城市环境中的行为和交互，同时减轻了收集真实世界数据的高成本。"
使用场景示例：
研究人员使用GRUtopia来训练机器人在城市环境中的导航能力。
开发者利用GRScenes数据集来训练机器人识别和交互不同的物体和场景。
教育机构使用GRUtopia作为教学工具，向学生展示机器人在模拟环境中的学习和应用。
产品特色：
GRScenes场景数据集，包含100k交互式、精细标注的场景。
GRResidents NPC系统，由LLM驱动，负责社交互动和任务生成。
GRBench基准测试，专注于腿部机器人作为主要代理，涉及对象定位导航、社交定位导航和定位操控等任务。
支持在NVIDIA Omniverse Isaac Sim中进行模拟演示。
提供详细的文档和简单教程，支持不同模块的基本使用。
支持通过WebUI与NPC进行交互。
提供安装指南，支持本地安装或使用Docker进行安装和验证。
使用教程：
首先，确保满足GRUtopia的先决条件，包括操作系统、NVIDIA GPU、Docker等。
按照提供的安装指南，选择本地安装或使用Docker进行安装。
安装完成后，通过运行提供的演示脚本，如h1_city.py或h1_house.py，来启动模拟。
使用WebUI与NPC进行交互，体验社交场景的模拟。
根据文档和教程，探索不同模块的功能和使用方式。
利用GRScenes数据集和GRBench基准测试来评估和改进机器人模型。
参与社区，提出建议和反馈，共同推动GRUtopia的发展和完善。
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大规模城市环境中的机器人模拟交互平台。
GRUtopia是一个为各种机器人设计的交互式3D社会模拟平台，它通过模拟到现实(Sim2Real)的范式，为机器人学习提供了一个可行的路径。平台包含100k精细标注的交互场景，可以自由组合成城市规模的环境，覆盖89种不同的场景类别，为服务导向环境中通用机器人的部署提供了基础。此外，GRUtopia还包括一个由大型语言模型(LLM)驱动的NPC系统，负责社交互动、任务生成和分配，模拟了具身AI应用的社交场景。
快速构建端到端的营销活动
Unify Plays是一个商业营销平台，它通过集成AI、自动化和数据验证技术，帮助企业构建和运行能够生成潜在客户并促进销售的营销活动。这个平台的主要优点在于其一体化的解决方案，能够减少企业在营销活动中对多个工具的依赖，提高效率，同时通过AI技术实现个性化营销，提升客户参与度和转化率。Unify Plays的背景信息显示，它是由Unify公司开发，旨在为高增长企业提供一种更高效、更智能的营销方式。关于价格，Unify Plays提供了不同的套餐选项，以满足不同规模企业的需求。
在东京构建世界级AI研究实验室
Sakana AI是一家位于日本东京的AI研究实验室，专注于创建基于自然启发智能的新类型基础模型。该实验室致力于开发先进的人工智能技术，以模拟自然界中的智能行为，推动AI领域的创新和发展。
先进的多模态模型，支持图像和文本理解。
Phi-3.5-vision是微软开发的轻量级、最新一代的多模态模型，基于包括合成数据和经过筛选的公开可用网站在内的数据集构建，专注于文本和视觉的高质量、密集推理数据。该模型属于Phi-3模型家族，经过严格的增强过程，结合了监督微调和直接偏好优化，以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。
AI驱动的研究和报告工具
Profundo是一个AI驱动的研究和报告工具，旨在帮助用户自动化数据收集、分析和报告过程，以便用户可以专注于学习和决策制定。它使用尖端的AI技术，提高了数据收集和报告的效率，同时确保了研究的高准确性。Profundo的用户友好界面设计考虑了用户的需求，易于导航，并能与现有工具无缝集成。
通过自然语言控制机器人的模拟平台。
LuckyRobots是一个致力于使机器人技术对普通软件工程师可用的模拟平台，通过自然语言控制机器人执行任务，无需依赖ROS和物理硬件。平台提供了虚拟环境、物理模拟和多摄像头输入，支持用户部署和测试端到端的AI模型。
学习野外音频视觉数据的机器人操控
ManiWAV是一个研究项目，旨在通过野外的音频和视觉数据学习机器人操控技能。它通过收集人类演示的同步音频和视觉反馈，并通过相应的策略接口直接从演示中学习机器人操控策略。该模型展示了通过四个接触丰富的操控任务来证明其系统的能力，这些任务需要机器人被动地感知接触事件和模式，或主动地感知物体表面的材料和状态。此外，该系统还能够通过学习多样化的野外人类演示来泛化到未见过的野外环境中。
编码器自由的视觉-语言模型，高效且数据驱动。
EVE是一个编码器自由的视觉-语言模型，由大连理工大学、北京人工智能研究院和北京大学的研究人员共同开发。它在不同图像宽高比下展现出卓越的能力，性能超越了Fuyu-8B，并且接近模块化编码器基础的LVLMs。EVE在数据效率、训练效率方面表现突出，使用33M公开数据进行预训练，并利用665K LLaVA SFT数据为EVE-7B模型训练，以及额外的1.2M SFT数据为EVE-7B (HD)模型训练。EVE的开发采用了高效、透明、实用的策略，为跨模态的纯解码器架构开辟了新途径。
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Prov-GigaPath是一个用于数字病理学研究的全切片基础模型，它通过真实世界数据进行训练，旨在支持AI研究人员在病理学基础模型和数字病理幻灯片数据编码方面的研究。该模型由多位作者共同开发，并在Nature期刊上发表。它不适用于临床护理或任何临床决策制定目的，仅限于研究使用。
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