В этом году с гуманоидными роботами будет жара. Авторы предлагают обучать языковую модель на сенсомоторных траекториях с роботов или из YouTube видео людей где траектории получены с помощью обратной кинематики (использовали PHALP)
Обучались на: 1. Траекториях робота который управляется классическим алгоритмом 1. Траекториях из симуляции с RL-policy 1. Человеческих motion-capture 1. YouTube видео с людьми к которым применяли обратную кинематику чтобы получить траекторию
Плюсы подхода к этому через языковое моделирование: можно обучаться на данных у которых отсутствуют некоторые модальности. Например на YouTube видосах у вас нету actions, есть только траектория. Вы просто маскируете эти отсутствующие токены и языковая модель просто делает своё дело.
Модель обученная всего на 27 часах данных может управлять роботом в городе без какого-либо дообучения 🔥
Также показали наметки scaling law, но самая большая моделька (всего 8M параметров lol) уже отходит от scaling law, так что возможно данных надо сильно больше.
В этом году с гуманоидными роботами будет жара. Авторы предлагают обучать языковую модель на сенсомоторных траекториях с роботов или из YouTube видео людей где траектории получены с помощью обратной кинематики (использовали PHALP)
Обучались на: 1. Траекториях робота который управляется классическим алгоритмом 1. Траекториях из симуляции с RL-policy 1. Человеческих motion-capture 1. YouTube видео с людьми к которым применяли обратную кинематику чтобы получить траекторию
Плюсы подхода к этому через языковое моделирование: можно обучаться на данных у которых отсутствуют некоторые модальности. Например на YouTube видосах у вас нету actions, есть только траектория. Вы просто маскируете эти отсутствующие токены и языковая модель просто делает своё дело.
Модель обученная всего на 27 часах данных может управлять роботом в городе без какого-либо дообучения 🔥
Также показали наметки scaling law, но самая большая моделька (всего 8M параметров lol) уже отходит от scaling law, так что возможно данных надо сильно больше.
Additionally, investors are often instructed to deposit monies into personal bank accounts of individuals who claim to represent a legitimate entity, and/or into an unrelated corporate account. To lend credence and to lure unsuspecting victims, perpetrators usually claim that their entity and/or the investment schemes are approved by financial authorities. Overall, extreme levels of fear in the market seems to have morphed into something more resembling concern. For example, the Cboe Volatility Index fell from its 2022 peak of 36, which it hit Monday, to around 30 on Friday, a sign of easing tensions. Meanwhile, while the price of WTI crude oil slipped from Sunday’s multiyear high $130 of barrel to $109 a pop. Markets have been expecting heavy restrictions on Russian oil, some of which the U.S. has already imposed, and that would reduce the global supply and bring about even more burdensome inflation. The picture was mixed overseas. Hong Kong’s Hang Seng Index fell 1.6%, under pressure from U.S. regulatory scrutiny on New York-listed Chinese companies. Stocks were more buoyant in Europe, where Frankfurt’s DAX surged 1.4%. Telegram was co-founded by Pavel and Nikolai Durov, the brothers who had previously created VKontakte. VK is Russia’s equivalent of Facebook, a social network used for public and private messaging, audio and video sharing as well as online gaming. In January, SimpleWeb reported that VK was Russia’s fourth most-visited website, after Yandex, YouTube and Google’s Russian-language homepage. In 2016, Forbes’ Michael Solomon described Pavel Durov (pictured, below) as the “Mark Zuckerberg of Russia.” False news often spreads via public groups, or chats, with potentially fatal effects.
from nl
