本章中实现最终GPT架构所需的各个概念的顺序。

LLM需要将文本数据转换为数值向量,称为嵌入,因为它们无法处理原始文本。嵌入将离散数据(如单词或图像)转换为连续向量空间,使其与神经网络运算兼容。作为第一步,原始文本被分解为标记,可以是单词或字符。然后,标记被转换为称为标记ID的整数表示。可以添加特殊标记,如_unk_>和_endoftext_>,以增强模型的理解并处理各种上下文,例如未知单词或标记不相关文本之间的边界。GPT和GPT-2等LLM

随着机器学习模型规模的不断增长,当前最先进的模型已经拥有数十亿甚至上万亿的参数。然而,硬件内存的增长速度远低于模型的增长速度。为了训练这些大型模型,我们需要将模型切分到多个设备上。而模型切分的方式对训练性能有很大的影响。输入:芯片组件网表,包括宏块、标准单元、它们之间的连线关系等。输出:将每个组件放置到一个二维网格上的位置。优化目标:最小化计算延迟、功耗、面积等,同时满足布线拥塞度等约束条件。芯片

本文提出了一种可扩展的学习框架——，使机器人能够从多种数据源中学习操控技能。的核心思想是使用物体流作为操控接口，弥合不同体现形式（如人类与机器人）以及训练环境（如现实世界与模拟环境）之间的领域差距。流生成网络和流条件策略。流生成网络通过人类演示视频生成物体流，该流基于初始场景图像并结合任务描述进行生成。而流条件策略则利用模拟的机器人训练数据，将生成的物体流映射为机器人的动作，从而实现对目标物体的操

为了引入MTRL,我们首先回顾MDP的定义。一个MDPMMMSAPrρ0γMSAPrρ0​γ其中SS是状态空间,AA是动作空间,PP是状态转移概率,rrr是奖励函数,ρ0\rho_0ρ0​是初始状态分布,γ\gammaγ是折扣因子。一个策略π\piπJπEπ∑t0∞γtrstatJπEπ​t0∑∞​γtrst​at​)]强化学习的目标是找到一个最优策略π∗。

高容量的大规模预训练模型,如大语言模型、视觉-语言模型等,可以为下游任务提供一个有效且强大的平台。这些模型不仅可以生成流畅的文本,还展现出新兴的问题解决能力、创造性写作和编程能力。视觉-语言模型甚至可以对图像中的物体-agent交互进行复杂推理。这种语义推理、问题解决和视觉解释能力,对于需要在真实世界环境中执行各种任务的通用机器人来说是非常有用的。但目前尚不清楚机器人应该如何获得这些能力。

本章我们介绍了一种名为非对称自博弈的内在动机学习范式。与传统RL依赖外部奖励信号不同,该方法让智能体自己学习设置目标和优化策略。这是通过智能体内部的两个子模块实现的:目标生成器和执行器。生成器负责提出适合当前能力的目标,执行器则努力学习完成目标的策略。两个模块在训练过程中不断博弈,最终实现技能的渐进式提升。不依赖人工设定的奖励函数,适用于开放环境。展现出自主探索和创新能力,能够适应环境变化。通过目

状态空间: 机械手和物体的位置动作空间: 24维,控制5个手指的关节角度模型结构: 3个全连接网络组成的集成模型,每个网络有2个大小为500的隐藏层奖励函数: 跟踪物体轨迹的误差 + 惩罚掉落规划算法: 修改版的CEM,引入时间平滑正则化和更softer的加权平均整体训练过程为:交替地用CEM规划采集大约30条轨迹数据,并用新数据更新集成模型,如此反复迭代。

Sensor Fusion这篇论文题为**2006年Mahony发表了《基于特殊正交群上非线性互补滤波器》的论文（Nonlinear Complementary Filters on the Special Orthogonal Group)**，作者是R. Mahony, Tarek Hamel, Jean-Michel Pflimlin。论文主要介绍了在特殊正交群SO(3)上进行姿态估计的非线

本论文工作提出了一种名为Diffusion Policy的新型视觉运动策略学习方法，它利用了扩散模型强大的生成建模能力。通过引入时间衰减控制、视觉条件和时间序列扩散transformer等关键技术贡献，Diffusion Policy在各种复杂的机器人操作任务上实现了最佳性能，展示了其在机器人领域的广阔应用前景。