伯克利
伯克利罗剑岚:机器人的范式革命,藏在真实世界中
作者 | 赖文昕编辑 | 陈彩娴近日,伯克利大学 Sergey Levine 团队发布了一项强化学习方向的重磅工作——HIL-SERL,引起了具身智能领域的广泛讨论与关注。 根据实验结果,基于强化学习框架 HIL-SERL,研究者可以直接在现实世界中训练基于视觉的通用机器人操作策略。 其中,机器人经过 1~2.5 小时的训练后,就能完成主板、仪表盘以及正时皮带组装等操作任务。
11/12/2024 4:23:00 PM
赖文昕
伯克利具身智能图谱:深度强化学习浪尖上的中国 90 后们
作者 | 赖文昕编辑 | 陈彩娴短短不到一年内,边塞科技、星动纪元、星海图和千寻智能接连成立,跻身国内明星创企之列;大洋彼岸,Covariant 和 Anyware Robotics 也正在湾区闪耀。 六家具身智能公司,八位 90 后创始人,他们都成长于深度强化学习的摇篮。 作为最早一批开启新范式的人,他们探索 AI 和 Robotics 的故事要从踏入伯克利校园说起。
11/12/2024 4:06:00 PM
赖文昕
强如 GPT-4,也未通过伯克利与斯坦福共同设计的这项“剧本杀”测试
编译 | 赖文昕编辑 | 陈彩娴语言大模型能依据人类设定的规则生成内容吗? 这背后关乎人类用户使用大模型的安全问题。 例如,AI 科技评论想使用 GPT-4 制作一张包含对话框的图片,但没有针对目标生成对话的内容给予明确指示,而 GPT-4 生成的图文效果便如下,显示文本逻辑混乱、字不成章,还有部分“重影”:语言大模型能否遵循人类指示生成合格内容,是人类能否操控人工智能的重要评测标准之一。
3/13/2024 3:31:00 PM
赖文昕
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