Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/ai_newz/-2877" target="_blank" rel="noopener" onclick="return confirm('Open this link?\n\n'+this.href);">построить нейросеть из редстоуна</a>.<br/><br/>Авторы, наверное, сами на нем выросли, и вот теперь они представили агента <b>OmniJARVIS, который способен выполнять комплексные таски, такие как крафт каменной (не деревянной) кирки</b>. Т.е. он понимает, что сначала ему нужно сделать верстак, потом деревянную кирку, и только потом, добыв булыжник, каменную.<br/><br/>Для этого используют, можно сказать, новый вид мультимодальных LLM - VLA (Vision Language Action).<br/><br/>У нас здесь есть как бы два мозга. Мозг LLM и спинной мозг – поведенческий детокенайзер, который интерпретирует аутпут LLM в действие. Действия предварительно тренируются, используя датасет из кучи видосов по Майнкрафту. LLM пишет, что делать, детокенайзер находит у себя в базе выученных действий нужное и шаг за шагом идет к своей цели. И все это вроде как работает очень дружно и слаженно.<br/><br/>В видосе агент сам поставил себе план: добыть дерево, создать верстак и скрафтить необходимые инструменты. Все эти действия он научился делать заранее, здесь они выполняются командой экшн. В записи показано, как это выглядит.<br/><br/>Еще один пример смотрите в первом комменте. <br/><br/><b>Что это значит?</b><br/>Мы уже научились обучать роботов делать какие-то простые таски: Вот свежий пост про <a href="https://t.me/ai_newz/2900-): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
эйай ньюз | Telegram Webview: ai_newz/2970 -
Telegram Group & Telegram Channel
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Я не удивлён – Майнкрафт оказался отличной средой для тренировки автономных агентов. А еще там можно построить нейросеть из редстоуна.

Авторы, наверное, сами на нем выросли, и вот теперь они представили агента OmniJARVIS, который способен выполнять комплексные таски, такие как крафт каменной (не деревянной) кирки. Т.е. он понимает, что сначала ему нужно сделать верстак, потом деревянную кирку, и только потом, добыв булыжник, каменную.

Для этого используют, можно сказать, новый вид мультимодальных LLM - VLA (Vision Language Action).

У нас здесь есть как бы два мозга. Мозг LLM и спинной мозг – поведенческий детокенайзер, который интерпретирует аутпут LLM в действие. Действия предварительно тренируются, используя датасет из кучи видосов по Майнкрафту. LLM пишет, что делать, детокенайзер находит у себя в базе выученных действий нужное и шаг за шагом идет к своей цели. И все это вроде как работает очень дружно и слаженно.

В видосе агент сам поставил себе план: добыть дерево, создать верстак и скрафтить необходимые инструменты. Все эти действия он научился делать заранее, здесь они выполняются командой экшн. В записи показано, как это выглядит.

Еще один пример смотрите в первом комменте.

Что это значит?
Мы уже научились обучать роботов делать какие-то простые таски: Вот свежий пост про живую сталь и GR00T среду для виртуальной тренировки. У нас уже много примеров того, как боты складывают вещи, моют, убирают и прочее, тут и тут. В этом посте показан не первый, конечно, но очень качественный пример системы, которая объединяет все эти отдельные выученные действия в один общий план, когда бот сам анализирует обстановку, планирует и решает задачи.

Кажется, это уверенные шаги в сторону автономных агентов и происходят они в Майнкрафте (т.к., там проще тестировать и обучать). Теперь ждем более сложного планирования и для физических роботов.

Project page
Пейпер
Код!
И даже Датасет обещают скоро

@ai_newz



group-telegram.com/ai_newz/2970
Create:
Last Update:

Я не удивлён – Майнкрафт оказался отличной средой для тренировки автономных агентов. А еще там можно построить нейросеть из редстоуна.

Авторы, наверное, сами на нем выросли, и вот теперь они представили агента OmniJARVIS, который способен выполнять комплексные таски, такие как крафт каменной (не деревянной) кирки. Т.е. он понимает, что сначала ему нужно сделать верстак, потом деревянную кирку, и только потом, добыв булыжник, каменную.

Для этого используют, можно сказать, новый вид мультимодальных LLM - VLA (Vision Language Action).

У нас здесь есть как бы два мозга. Мозг LLM и спинной мозг – поведенческий детокенайзер, который интерпретирует аутпут LLM в действие. Действия предварительно тренируются, используя датасет из кучи видосов по Майнкрафту. LLM пишет, что делать, детокенайзер находит у себя в базе выученных действий нужное и шаг за шагом идет к своей цели. И все это вроде как работает очень дружно и слаженно.

В видосе агент сам поставил себе план: добыть дерево, создать верстак и скрафтить необходимые инструменты. Все эти действия он научился делать заранее, здесь они выполняются командой экшн. В записи показано, как это выглядит.

Еще один пример смотрите в первом комменте.

Что это значит?
Мы уже научились обучать роботов делать какие-то простые таски: Вот свежий пост про живую сталь и GR00T среду для виртуальной тренировки. У нас уже много примеров того, как боты складывают вещи, моют, убирают и прочее, тут и тут. В этом посте показан не первый, конечно, но очень качественный пример системы, которая объединяет все эти отдельные выученные действия в один общий план, когда бот сам анализирует обстановку, планирует и решает задачи.

Кажется, это уверенные шаги в сторону автономных агентов и происходят они в Майнкрафте (т.к., там проще тестировать и обучать). Теперь ждем более сложного планирования и для физических роботов.

Project page
Пейпер
Код!
И даже Датасет обещают скоро

@ai_newz

BY эйай ньюз


Share with your friend now:
group-telegram.com/ai_newz/2970

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram was founded in 2013 by two Russian brothers, Nikolai and Pavel Durov. He adds: "Telegram has become my primary news source." These entities are reportedly operating nine Telegram channels with more than five million subscribers to whom they were making recommendations on selected listed scrips. Such recommendations induced the investors to deal in the said scrips, thereby creating artificial volume and price rise. In a message on his Telegram channel recently recounting the episode, Durov wrote: "I lost my company and my home, but would do it again – without hesitation." "And that set off kind of a battle royale for control of the platform that Durov eventually lost," said Nathalie Maréchal of the Washington advocacy group Ranking Digital Rights.
from hk


Telegram эйай ньюз
FROM American