需求人群:
"目标受众为人工智能研究者、游戏开发者和多模态学习模型的开发者。ROCKET-1适合他们,因为它提供了一个先进的框架来研究和开发能够在复杂环境中进行具身决策的智能体,尤其是在需要空间理解和创造性任务解决能力的场景中。"
使用场景示例:
在Minecraft中,代理通过ROCKET-1成功地在特定位置放置了橡木门。
代理使用ROCKET-1在不触碰羊的情况下猎杀牛。
代理利用ROCKET-1在Minecraft中挖掘翡翠和煤矿。
产品特色:
• 视觉-时间上下文提示:利用过去和当前观察的对象分割来指导策略-环境交互。
• 因果变换器:处理交互类型、观察和对象分割,以预测动作。
• 实时对象跟踪:由SAM-2提供,增强模型的交互能力。
• 与高级推理器集成:GPT-4o模型和Molmo模型协同工作,将复杂任务分解为步骤。
• 零样本泛化能力评估:Minecraft交互基准测试设计用于评估模型的泛化能力。
• 多样化任务解决:在Minecraft中完成多种复杂和创造性的任务。
• 交互类型多样性:支持Minecraft中的六种交互类型,共计12个任务。
使用教程:
1. 访问ROCKET-1的GitHub页面以获取代码和文档。
2. 阅读并理解ROCKET-1的工作原理和视觉-时间上下文提示协议。
3. 根据文档指南设置开发环境,并安装必要的依赖。
4. 运行ROCKET-1模型,并在Minecraft环境中进行测试。
5. 使用Gradio平台与ROCKET-1进行交互,体验其决策制定能力。
6. 根据需要调整模型参数,优化模型性能。
7. 探索ROCKET-1在其他开放世界环境中的潜在应用。
浏览量:38
最新流量情况
月访问量
118
平均访问时长
00:04:57
每次访问页数
4.14
跳出率
31.25%
流量来源
直接访问
66.17%
自然搜索
19.03%
邮件
0.03%
外链引荐
4.94%
社交媒体
9.04%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
美国
100.00%
掌握开放世界交互的视觉-时间上下文提示模型
ROCKET-1是一个视觉-语言模型(VLMs),专门针对开放世界环境中的具身决策制定而设计。该模型通过视觉-时间上下文提示协议,将VLMs与策略模型之间的通信连接起来,利用来自过去和当前观察的对象分割来指导策略-环境交互。ROCKET-1通过这种方式,能够解锁VLMs的视觉-语言推理能力,使其能够解决复杂的创造性任务,尤其是在空间理解方面。ROCKET-1在Minecraft中的实验表明,该方法使代理能够完成以前无法实现的任务,突出了视觉-时间上下文提示在具身决策制定中的有效性。
通过 Minecraft 评估 AI 的表现。
MC-Bench 是一个在线平台,旨在通过 Minecraft 游戏环境评估和比较不同 AI 生成的建筑。它允许用户投票并参与到 AI 评估中,促进 AI 技术的发展。该平台的主要优势在于其趣味性和互动性,为用户提供了一个简单而有趣的方式来了解 AI 的能力。
Helix 是一款用于通用人形机器人控制的视觉-语言-行动模型。
Helix 是一款创新的视觉-语言-行动模型,专为人形机器人的通用控制而设计。它通过将视觉感知、语言理解和动作控制相结合,解决了机器人在复杂环境中的多项长期挑战。Helix 的主要优点包括强大的泛化能力、高效的数据利用以及无需任务特定微调的单一神经网络架构。该模型旨在为家庭环境中的机器人提供即时行为生成能力,使其能够处理从未见过的物品。Helix 的出现标志着机器人技术在适应日常生活场景方面迈出了重要一步。
PaliGemma 2是一款强大的视觉-语言模型,支持多种语言的图像和文本处理任务。
PaliGemma 2是由Google开发的视觉-语言模型,它结合了SigLIP视觉模型和Gemma 2语言模型的能力,能够处理图像和文本输入,并生成相应的文本输出。该模型在多种视觉-语言任务上表现出色,如图像描述、视觉问答等。其主要优点包括强大的多语言支持、高效的训练架构以及在多种任务上的优异性能。PaliGemma 2的开发背景是为了解决视觉和语言之间的复杂交互问题,帮助研究人员和开发者在相关领域取得突破。
PaliGemma 2是一个强大的视觉-语言模型,支持多种视觉语言任务。
PaliGemma 2是一个由Google开发的视觉-语言模型,继承了Gemma 2模型的能力,能够处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在多种视觉语言任务上表现出色,如图像描述、视觉问答等。其主要优点包括强大的多语言支持、高效的训练架构和广泛的适用性。该模型适用于需要处理视觉和文本数据的各种应用场景,如社交媒体内容生成、智能客服等。
四足机器人室内移动操作系统
Helpful DoggyBot是一个四足机器人室内移动操作系统,它通过前端夹持装置进行物体操作,使用在模拟环境中训练的低级控制器实现敏捷技能,如攀爬和全身倾斜。此外,它还结合了预训练的视觉-语言模型(VLMs)进行语义理解和命令生成。该系统在没有实际数据收集或训练的情况下,能在未见过的环境中零样本泛化完成任务,如按照用户的指令在攀爬过后的床边取回随机放置的玩具,成功率达到60%。
在Minecraft中轻松创建完美圆形和椭圆形。
Minecraft Circle Generator是一个为Minecraft游戏环境设计的强有力工具,用于创建精确且易于操作的像素化圆形或椭圆形形状。用户可以输入特定的参数,如高度、宽度和样式(细、粗、填充),以生成所需的形状。这个工具支持创建任何大小和尺寸的圆形,允许根据个人需求进行定制。此外,生成的圆形可以以PNG或SVG格式下载,以进一步用于Minecraft项目。
先进的视觉基础模型,支持多种视觉和视觉-语言任务
Florence-2是由微软开发的高级视觉基础模型,采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示,执行诸如图像描述、目标检测和分割等任务。它利用FLD-5B数据集,包含54亿个注释,覆盖1.26亿张图像,精通多任务学习。其序列到序列的架构使其在零样本和微调设置中均表现出色,证明是一个有竞争力的视觉基础模型。
大规模图像描述数据集,提供超过16M的合成图像描述。
PixelProse是一个由tomg-group-umd创建的大规模数据集,它利用先进的视觉-语言模型Gemini 1.0 Pro Vision生成了超过1600万个详细的图像描述。这个数据集对于开发和改进图像到文本的转换技术具有重要意义,可以用于图像描述生成、视觉问答等任务。
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。
© 2025 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14