ET-SEED:提升机器人操作泛化能力的高效等变扩散策略
本文介绍了一种新的扩散策略ET-SEED,它结合了轨迹级SE(3)等变性扩散和高效的去噪策略,在少量示范数据下能够高效学习复杂的机器人操作技能,并且在不同物体姿态和场景下的泛化能力也得到了提升。
本文介绍了一种新的扩散策略ET-SEED,它结合了轨迹级SE(3)等变性扩散和高效的去噪策略,在少量示范数据下能够高效学习复杂的机器人操作技能,并且在不同物体姿态和场景下的泛化能力也得到了提升。
西湖大学等团队提出StyleStudio,通过跨模态AdaIN技术、教师模型稳定布局及基于风格的无分类器引导,有效解决文本驱动风格迁移中的对齐问题、布局不稳定和模糊性等问题,提升生成图像质量和稳定性。
智源研究院联合开发的BGE-VL模型在多模态检索任务中取得最佳效果,通过大规模合成数据MegaPairs训练而成。该方法具备优异的可扩展性和卓越的数据质量优势。
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2B 模型,以及全部训练数据、代码。仅需 12 台 H800 上 6 小时即可训练完成,从没有长思维
DeepSeek成为开年AI界明星,一篇论文一天接收顶刊认证。AI辅助写作引发创作革命,未来呈现‘AI辅助+人类主导’模式。顶刊审稿人将分享如何利用DeepSeek辅助论文写作,并介绍相关课程和资源。
老刘说NLP技术社区旨在以公正客观角度围绕大模型&RAG&文档智能&知识图谱展开多种形式的技术分享,包括每日早报、社区讨论、月度分享等。