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 has gained a reputation as the “secure” communications app in the post-Soviet states, but whenever you make choices about your digital security, it’s important to start by asking yourself, “What exactly am I securing? And who am I securing it from?” These questions should inform your decisions about whether you are using the right tool or platform for your digital security needs. Telegram is certainly not the most secure messaging app on the market right now. Its security model requires users to place a great deal of trust in Telegram’s ability to protect user data. For some users, this may be good enough for now. For others, it may be wiser to move to a different platform for certain kinds of high-risk communications. Friday’s performance was part of a larger shift. For the week, the Dow, S&P 500 and Nasdaq fell 2%, 2.9%, and 3.5%, respectively. Telegram users are able to send files of any type up to 2GB each and access them from any device, with no limit on cloud storage, which has made downloading files more popular on the platform. Oleksandra Matviichuk, a Kyiv-based lawyer and head of the Center for Civil Liberties, called Durov’s position "very weak," and urged concrete improvements. The company maintains that it cannot act against individual or group chats, which are “private amongst their participants,” but it will respond to requests in relation to sticker sets, channels and bots which are publicly available. During the invasion of Ukraine, Pavel Durov has wrestled with this issue a lot more prominently than he has before. Channels like Donbass Insider and Bellum Acta, as reported by Foreign Policy, started pumping out pro-Russian propaganda as the invasion began. So much so that the Ukrainian National Security and Defense Council issued a statement labeling which accounts are Russian-backed. Ukrainian officials, in potential violation of the Geneva Convention, have shared imagery of dead and captured Russian soldiers on the platform.
from sa


Telegram эйай ньюз
FROM American