LucidSim
从未见过现实世界数据,MIT在虚拟环境中训练出机器狗,照样能跑酷
如今,机器人学习最大的瓶颈是缺乏数据。 与图片和文字相比,机器人的学习数据非常稀少。 目前机器人学科的主流方向是通过扩大真实世界中的数据收集来尝试实现通用具身智能,但是和其他的基础模型,比如初版的 StableDiffusion 相比,即使是 pi 的数据都会少七八个数量级。
11/17/2024 3:15:00 PM
机器之心
- 1
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
谷歌
AI绘画
大模型
机器人
数据
Midjourney
开源
Meta
微软
AI新词
智能
用户
GPT
学习
技术
智能体
马斯克
Gemini
图像
Anthropic
英伟达
AI创作
训练
LLM
论文
代码
算法
Agent
AI for Science
芯片
苹果
腾讯
Claude
Stable Diffusion
蛋白质
开发者
生成式
神经网络
xAI
机器学习
3D
RAG
人形机器人
研究
AI视频
大语言模型
生成
具身智能
Sora
工具
GPU
百度
华为
计算
字节跳动
AI设计
AGI
大型语言模型
搜索
视频生成
场景
深度学习
架构
生成式AI
DeepMind
编程
视觉
Transformer
预测
亚马逊
AI模型
特斯拉
MCP