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
人工智能
OpenAI
AIGC
AI
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
数据
机器人
谷歌
模型
大模型
Midjourney
智能
用户
学习
开源
GPT
微软
Meta
AI创作
图像
技术
论文
Stable Diffusion
马斯克
Gemini
算法
蛋白质
生成式
芯片
代码
英伟达
腾讯
神经网络
计算
研究
Sora
AI for Science
3D
Anthropic
AI设计
机器学习
GPU
开发者
场景
华为
预测
伟达
Transformer
百度
苹果
人形机器人
深度学习
AI视频
模态
字节跳动
xAI
驾驶
文本
搜索
大语言模型
Claude
Copilot
具身智能
神器推荐
LLaMA
算力
安全
应用
视频生成
科技
视觉
亚马逊
干货合集
2024
AGI
特斯拉
训练
大型语言模型