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论文学习——ReconVLA: Reconstructive Vision-Language-ActionModel as Effective Robot Perceiver

语言模态用于处理离散的、符号化的语义信息;举一个例子:比如一开始LLM模型中输出的hR里是只包含有“香蕉”的特征,但是轻量级的Diffusion收到的是hR和带有噪声的zt(带有噪声的苹果),那么diffusion这个模块就会试图根据hR(香蕉信息)来去计算“苹果应该长什么样”,并推算噪音,那么这样子就是牛头不对马嘴,DiT预测出来的噪音ϵ_pred,和真实的噪声有很大的差别,梯度回传的时候会大力

#学习
项目1: TurtleBot3 自主导航的第一阶段学习

left_joint>wheel_left_joint</left_joint>、<right_joint>wheel_right_joint</right_joint>,表示将参数“left_joint”的数值,等同于“wheel_left_joint”(仿真世界中的左轮子的关节名),也就是操控“left_joint”,可以控制仿真世界中的左轮子的运动,右边也是如此;Lifespan(寿命),看

#网络
项目1: TurtleBot3 自主导航的第一阶段学习

left_joint>wheel_left_joint</left_joint>、<right_joint>wheel_right_joint</right_joint>,表示将参数“left_joint”的数值,等同于“wheel_left_joint”(仿真世界中的左轮子的关节名),也就是操控“left_joint”,可以控制仿真世界中的左轮子的运动,右边也是如此;Lifespan(寿命),看

#网络
到底了