在这个“中间表征”上统一训练与泛化策略，不仅可以有效解决上述瓶颈，同时也能够以更低的计算资源消耗实现更优的效果。核心创新在于构建了以任务为中心的潜在动作空间（Task-Centric Latent Action Space），彻底抛弃了对动作标签的依赖，让模型可以从海量无标签视频中也可以学习任务相关且高效泛化的动作表示，只在人类视频数据(Ego4D)上预训练，也可以在 LIBERO 仿真平台上达到

这里提出Agentic Robot，一个受大脑启发的框架，通过标准化动作流程（SAP）解决这些限制：SAP是一种新的协调协议，用于管理操作任务中组件之间的交互。受这些见解的启发，这里设计了Agentic Robot，一个受大脑启发的框架，引入了标准化动作流程（SAP）：一种专门为具身操作任务设计的新型协调协议。SAP定义了完整的智能体循环，通过定义良好的接口和标准化的信息交换、进度监控和错误恢复协

点击下方卡片，关注“具身智能之心”公众号作者| 具身智能之心 编辑|具身智能之心本文只做学术分享，如有侵权，联系删文>>点击进入→具身智能之心技术交流群更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区：具身智能之心知识星球(戳我)，这里包含所有你想要的。论文标题：Towards Generalist Robot Policies: What Matters in Building...

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编辑| CVHub点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取本文只做学术分享，如有侵权，联系删文学校介绍新加坡南洋理工大学（NTU）杨剑飞课题组招收AIoT方向全奖博士研究生，提供卓越的学术环境和丰厚的奖学金（资格考试前2700新币/月，考试后3200新币/月，免学费）。新加坡南洋理工大学在2023年QS排名中位列全球第19位，拥有卓越的声誉和世界级的研究资源，致力于培养.

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取>>点击进入→自动驾驶之心【大语言模型】技术交流群写在前面 && 笔者的个人理解目前，随着自动驾驶技术的快速迭代和发展，基于城区场景或者复杂道路场景的自动驾驶算法也取得了长足的进步。但想要训练出可以在复杂场景下做出及时和准确感知结果的算法模型就需要更加全面和准确的数据来让模型进行学习。就目前情况来看，..

作者|徐枭涵 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/608056877点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【SLAM】技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文前言在本系列，我将会更新我的博士毕业论文“Decentralized and Distributed Collaborative S...

作者|浅笑 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/513091095点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【轨迹预测】技术交流群后台回复【轨迹预测综述】获取行人、车辆轨迹预测等相关最新论文！该方法在nuscenes行为预测榜单上排名第6，且是前6名中为数不多提供了开源代码、效果也可复现的方法。ht...

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取>>点击进入→自动驾驶之心【大语言模型】技术交流群???? 概括 大家好，我是戚张扬，目前就读于香港大学，今天和大家分享一篇我们关于视觉语言模型最新的研究，这篇论文提供了对谷歌的Gemini和OpenAI的GPT-4V(ision)两个SOTA模型的深入定性比较研究。我们的研究涉及到对这两个模型在视觉语言能力、与人类的互

随着LLM的size越来越大，对MoE模型的训练，一般要采用专家并行(expert parallelism)来分布式加载模型，也就是对于网络的一个MoE层的多个专家，分配到多个设备上，来并行训练。引入负载均衡损失，目的是解决多专家token分布不均的问题。：现有的MoE模型通常使用数量有限的专家（如8个或16个），由于token的知识是丰富多样的，将多样的知识分配给有限的专家，会导致特定专家的to