需求人群:
"适用于复杂长期任务的视觉规划"
使用场景示例:
将物体堆叠在桌子中央
将水果放入顶层抽屉
将积木按颜色分组
产品特色:
训练视觉语言模型和文本到视频模型
生成详细的多模态规划
合成长期视频规划
转化为真实机器人动作
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复杂长期任务的视觉规划
Video Language Planning(VLP)是一种算法,通过训练视觉语言模型和文本到视频模型,实现了对复杂长期任务的视觉规划。VLP接受长期任务指令和当前图像观察作为输入,并输出一个详细的多模态(视频和语言)规划,描述如何完成最终任务。VLP能够在不同的机器人领域中合成长期视频规划,从多物体重新排列到多摄像头双臂灵巧操作。生成的视频规划可以通过目标条件策略转化为真实机器人动作。实验证明,与之前的方法相比,VLP显著提高了长期任务的成功率。
基于多模态大型语言模型的Discord机器人
PigPig是一个基于多模态大型语言模型(LLM)的Discord机器人,旨在通过自然语言与用户互动。它结合了先进的AI能力和实用功能,为Discord社区提供丰富的体验。
基于Gemini 2.0的机器人模型,将AI带入物理世界,具备视觉、语言和动作能力。
Gemini Robotics是Google DeepMind推出的一种先进的人工智能模型,专为机器人应用而设计。它基于Gemini 2.0架构,通过视觉、语言和动作(VLA)的融合,使机器人能够执行复杂的现实世界任务。该技术的重要性在于它推动了机器人从实验室走向日常生活和工业应用的进程,为未来智能机器人的发展奠定了基础。Gemini Robotics的主要优点包括强大的泛化能力、交互性和灵巧性,使其能够适应不同的任务和环境。目前,该技术处于研究和开发阶段,尚未明确具体的价格和市场定位。
多模态视觉语言模型
MouSi是一种多模态视觉语言模型,旨在解决当前大型视觉语言模型(VLMs)面临的挑战。它采用集成专家技术,将个体视觉编码器的能力进行协同,包括图像文本匹配、OCR、图像分割等。该模型引入融合网络来统一处理来自不同视觉专家的输出,并在图像编码器和预训练LLMs之间弥合差距。此外,MouSi还探索了不同的位置编码方案,以有效解决位置编码浪费和长度限制的问题。实验结果表明,具有多个专家的VLMs表现出比孤立的视觉编码器更出色的性能,并随着整合更多专家而获得显著的性能提升。
AI国际象棋机器人,智能对弈与教学
元萝卜AI下棋机器人是商汤科技旗下家用机器人品牌,通过AI科技为孩子的健康、学习、快乐成长保驾护航。产品具备陪练涨棋、棋力闯关、巅峰对决、在线对弈、残局挑战、AI打谱、AI习题精练、棋局分享等功能,旨在通过真实棋盘棋子的交互,保护孩子视力,同时提高棋艺水平。
智能AI聊天助手,提供多语言对话和个性化服务。
Ai Chat机器人Plus是一款基于人工智能技术的聊天机器人,它能够理解并流畅地与用户进行交流,提供信息查询、日常咨询、技术支持等服务。这款产品通过模仿人类的对话方式,为用户提供了一个直观、便捷的交互体验。它主要的优点包括快速响应、高准确率的语义理解以及个性化的服务体验。Ai Chat机器人Plus适用于需要快速、智能对话解决方案的个人和企业用户。
多模态语言模型的视觉推理工具
Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型(LLMs)提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时,根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同,Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图,从而更好地促进推理。此外,它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型,例如使用目标检测模型绘制边界框,或使用分割模型绘制掩码,以进一步提高视觉感知和推理能力。
多模态大型语言模型
AnyGPT是一个统一的多模态大型语言模型,利用离散表示进行各种模态的统一处理,包括语音、文本、图像和音乐。AnyGPT可以在不改变当前大型语言模型架构或训练范式的情况下稳定训练。它完全依赖于数据级预处理,促进了新模态无缝集成到语言模型中,类似于新的语言的加入。我们构建了一个用于多模态对齐预训练的以文本为中心的多模态数据集。利用生成模型,我们合成了第一个大规模的任意到任意的多模态指令数据集。它由10.8万个多轮对话样例组成,多种模态交织在一起,因此使模型能够处理任意组合的多模态输入和输出。实验结果表明,AnyGPT能够促进任意到任意的多模态对话,同时在所有模态上达到与专用模型相当的性能,证明了离散表示可以有效且方便地在语言模型中统一多个模态。
多模态视觉任务的高效转换模型
LLaVA-OneVision是一款由字节跳动公司与多所大学合作开发的多模态大型模型(LMMs),它在单图像、多图像和视频场景中推动了开放大型多模态模型的性能边界。该模型的设计允许在不同模态/场景之间进行强大的迁移学习,展现出新的综合能力,特别是在视频理解和跨场景能力方面,通过图像到视频的任务转换进行了演示。
创新的多模态链式思维框架,提升视觉推理能力
Cantor是一个多模态链式思维(CoT)框架,它通过感知决策架构,将视觉上下文获取与逻辑推理相结合,解决复杂的视觉推理任务。Cantor首先作为一个决策生成器,整合视觉输入来分析图像和问题,确保与实际情境更紧密的对齐。此外,Cantor利用大型语言模型(MLLMs)的高级认知功能,作为多面专家,推导出更高层次的信息,增强CoT生成过程。Cantor在两个复杂的视觉推理数据集上进行了广泛的实验,证明了所提出框架的有效性,无需微调或真实理由,就显著提高了多模态CoT性能。
Figure是第一家专注于研发通用型人形机器人的AI机器人公司。
Figure是一个创新的AI机器人公司,致力于研发第一台通用型人形机器人Figure 01。Figure 01集成了人形的灵巧性和前沿的AI技术,可广泛应用于制造业、物流、仓储和零售等领域,支持人类完成更多工作。该机器人高5.6英尺,载重20公斤,重60公斤,工作时间5小时,移动速度每秒1.2米。Figure还拥有世界顶级的机器人团队,团队成员在AI和人形机器人领域拥有超过100年的丰富经验。
AI娱乐聊天机器人
ChatShitGPT是一款非同寻常的聊天机器人,能够为用户提供娱乐和消遣。其特色在于具有个性化的角色,用户可以选择与海盗、主角或者愤怒的角色进行互动。用户可以免费开始使用,但也提供订阅服务。产品定位为提供娱乐、消遣和放松的聊天体验。
全栈开源机器人
智元灵犀X1是一款开源人形机器人,具有29个关节和2个夹爪,支持扩展头部3自由度。它提供了详细的开发指南和开源代码,使开发者能够快速搭建并进行二次开发。该产品代表了智能机器人领域的先进技术,具有高度的灵活性和可扩展性,适用于教育、研究和商业开发等多种场景。
机器人教学框架,无需在野机器人
通用操作接口(UMI)是一个数据收集和策略学习框架,允许直接将现场人类演示中的技能转移到可部署的机器人策略。UMI采用手持夹具与仔细的界面设计相结合,实现便携、低成本和信息丰富的数据收集,用于挑战性的双手和动态操作演示。为促进可部署的策略学习,UMI结合了精心设计的策略界面,具有推理时延迟匹配和相对轨迹动作表示。从而产生的学习策略与硬件无关,并且可以在多个机器人平台上部署。配备这些功能,UMI框架解锁了新的机器人操作功能,仅通过为每个任务更改训练数据,允许泛化的动态、双手、精确和长时间的行为,从而实现零次调整。我们通过全面的真实环境实验演示了UMI的通用性和有效性,其中仅通过使用各种人类演示进行训练的UMI策略,在面对新环境和对象时实现了零次调整的泛化。
基于GPT算法的智能聊天机器人
Open-GPT 开放版·直连GPT聊天机器人,是一款基于的GPT算法开发的聊天机器人,具备较高的智能度和语言理解能力,可以进行智能问答、闲聊、教育咨询等多种交互,为用户提供更加便利和快捷的服务。系统聊天记录不会被上传到第三方服务器,用户的隐私得到了更好的保护。
让机器人写作
write.bot是一个让机器人写作的平台。您可以提交主题想法,邀请 GPT 机器人在您的主题或其他人的主题上撰写文章。您还可以添加自己的 GPT 机器人来撰写文章。通过写.bot,您可以与 AI 互动,并免费邀请机器人为您撰写文章。
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。
Magma 是一个能够理解和执行多模态输入的基础模型,可用于复杂任务和环境。
Magma 是微软研究团队推出的一个多模态基础模型,旨在通过视觉、语言和动作的结合,实现复杂任务的规划和执行。它通过大规模的视觉语言数据预训练,具备了语言理解、空间智能和动作规划的能力,能够在 UI 导航、机器人操作等任务中表现出色。该模型的出现为多模态 AI 代理任务提供了一个强大的基础框架,具有广泛的应用前景。
一款基于Stability AI平台API的多模态生成AI Discord机器人
Stable Artisan是一款利用Stability AI平台API的Discord机器人,它通过自然语言提示将用户的思想转化为令人惊叹的图像,支持多主题提示、图像质量和拼写能力,是创意图像生成的强大工具。
先进多模态大型语言模型系列
InternVL 2.5是一系列先进的多模态大型语言模型(MLLM),在InternVL 2.0的基础上,通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升,进一步发展而来。该模型系列在视觉感知和多模态能力方面进行了优化,支持包括图像、文本到文本的转换在内的多种功能,适用于需要处理视觉和语言信息的复杂任务。
机器人操控的时空关系关键点约束推理
ReKep是一个用于机器人操控的时空关系关键点约束推理系统,它通过将机器人操控任务表示为关联机器人和环境的约束来编码期望的机器人行为。ReKep利用大型视觉模型和视觉-语言模型,无需特定任务训练或环境模型,即可生成基于关键点的约束,这些约束可以被优化以实现多阶段、野外、双手和反应性行为。ReKep的主要优点包括其通用性、无需手动标记以及能够被现成求解器实时优化以产生机器人动作。
视觉定位GUI指令的多模态模型
Aria-UI是一个专为GUI指令视觉定位而设计的大规模多模态模型。它采用纯视觉方法,不依赖辅助输入,能够适应多样化的规划指令,并通过合成多样化、高质量的指令样本来适应不同的任务。Aria-UI在离线和在线代理基准测试中均创下新的最高记录,超越了仅依赖视觉和依赖AXTree的基线。
多模态大型语言模型,融合视觉与语言理解。
InternVL2_5-26B是一个先进的多模态大型语言模型(MLLM),在InternVL 2.0的基础上,通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升,进一步发展而来。该模型保持了其前身的“ViT-MLP-LLM”核心模型架构,并集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型(LLMs),例如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5系列模型在多模态任务中展现出卓越的性能,尤其在视觉感知和多模态能力方面。
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