自动漂移、用LLM和扩散模型“折腾”机器人…顶会CoRL上最佳论文都在研究啥
自动漂移、用LLM和扩散模型“折腾”机器人…顶会CoRL上最佳论文都在研究啥第8届CoRL于2024年11月6日至9日在德国慕尼黑举行，展示了机器人学习领域的前沿研究和发展，尤其是在自主系统、机器人控制和多模态人工智能领域。
来自主题: AI技术研报
6639 点击 2024-11-12 17:33
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第8届CoRL于2024年11月6日至9日在德国慕尼黑举行，展示了机器人学习领域的前沿研究和发展，尤其是在自主系统、机器人控制和多模态人工智能领域。
中国人民大学高瓴人工智能学院 GeWu 实验室、朝闻道机器人和 TeleAI 最近的合作研究揭示并指出了 “模态时变性”（Modality Temporality）现象，通过捕捉并刻画各个模态质量随物体操纵过程的变化，提升不同信息在具身多模态交互的感知质量，可显著改善精细物体操纵的表现。论文已被 CoRL2024 接收并选为 Oral Presentation。
让 LLM 在自我进化时也能保持对齐。
CGPO框架通过混合评审机制和约束优化器，有效解决了RLHF在多任务学习中的奖励欺骗和多目标优化问题，显著提升了语言模型在多任务环境中的表现。CGPO的设计为未来多任务学习提供了新的优化路径，有望进一步提升大型语言模型的效能和稳定性。
强化学习（RL）对大模型复杂推理能力提升有关键作用，然而，RL 复杂的计算流程以及现有系统局限性，也给训练和部署带来了挑战。
在奖励中减去平均奖励
把平均成功率从 50% 拉到了 100%。
斯坦福吴佳俊团队与MIT携手打造的最新研究成果，让我们离实时生成开放世界游戏又近了一大步。
西安电子科大、上海AI Lab等提出多模态融合检测算法E2E-MFD，将图像融合和目标检测整合到一个单阶段、端到端框架中，简化训练的同时，提升目标解析性能。 相关论文已入选顶会NeurlPS 2024 Oral，代码、模型均已开源。
Maitrix.org 是由 UC San Diego, John Hopkins University, CMU， MBZUAI 等学术机构学者组成的开源组织，致力于发展大语言模型 (LLM)、世界模型 (World Model)、智能体模型 (Agent Model) 的技术以构建 AI 驱动的现实。