BAT机器学习面试1000题系列整理：July、元超、立娜、德伟、贾茹、王剑、AntZ、孟莹等众人。本系列大部分题目来源于公开网络，取之分享，用之分享，且在撰写答案过程中若引用他人解析则必注明原作者及来源链接。另，不少答案得到寒小阳、管博士、张雨石、王赟、褚博士等七月在线名师审校。说明：本系列作为国内首个AI题库，首发于七月在线实验室公众号上：julyedulab，并部分更新...

程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、机器学习5大经典原创系列集锦与总结作者：July--结构之法算法之道blog之博主。时间：2010年10月-2018年5月，一直在不断更新中..出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v。说明：本博客中部分文章经过不断修改、优化，已集结出版成书《编程之法：面试和算法心得》。前言开博4年有余，...

今天只是一个平常的日子，不过看到了两篇文章一篇是《半年冒出近百家新公司，「具身智能」也有春天》我看完之后转发到朋友圈，并评论道：让机器人翻一万个后空翻，不如让机器人打好一个螺钉，毕竟在目前阶段 炫酷没有意义，所以我们近期全力为工厂去赋能，解决一个个工业场景期待我司与更多工厂合作，从前期的验证、评估开始另外一篇文章便是之前斯坦福Moblie aloha团队竟然开源推出了他们的人形机器人，虽然我司下半

前言今25年1.14日起，我和同事孙老师连续出差苏州、无锡、南京、上海我们连连感慨，绝大部分工厂都将在今2025年开始做一系列智能升级、智能改造，包括且不限于线缆插拔、智能装配、打螺钉，而背后用的策略方法，也将从传统的深度学习方法，往大模型+模仿学习RL方面迁移，这是一股势不可挡的浪潮本想着​这几天出差完后把ipd3的源码也做下解读，想了下，只要有时间空闲，我便开始解读吧，于此，今天便有了本文。

本文一开始是属于此文《UMI——斯坦福刷盘机器人：通过手持夹爪革新数据收集方式，且使用Diffusion Policy预测动作》的第四部分，但为了把原理部分和代码解析更好的解耦，故把代码解析抽取出来了，独立成本文本解读基本来自我司大模型项目组的远根同学，之前之所以分享其中的部分出来，当时是想招纳可以针对UMI共同做二次开发的朋友。

过去的这两年，工作之余，我狂写大模型与具身的文章，加之具身大火，每周都有各种朋友通过CSDN私我帮忙：要么是做科研想复现，要么是工厂想做自动化生产线的智能升级，要么是想通过机械臂/人形解决各种业务场景问题让我感慨：二零一一年，因为算法，首次有「天下无人不识君」的感觉，过去这两年，因为大模型和具身机器人，再次有了这感觉具身的论文解读过很多之后，便会发现整个具身的技能图谱大概如下所示(建议按照从下至上

24年5.19，我司七月的「LLM论文100课」里的一学员在课程q群内提到，“最近总是看到KAN，KAN这个概念重要吗？需要了解学习吗？”，我当时回复道：KAN值得学习和了解，咱们课程上 也要讲一下如此，本文也就出来了。

程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、机器学习5大经典原创系列集锦与总结作者：July--结构之法算法之道blog之博主。时间：2010年10月-2018年5月，一直在不断更新中..出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v。说明：本博客中部分文章经过不断修改、优化，已集结出版成书《编程之法：面试和算法心得》。前言开博4年有余，...

此外，在实践中，我们倾向于一次性预测一系列动作，即一个动作块，以促进时间一致性（Chi等，2023），并通过减少任务中的决策次数来缓解错误累积（Zhao等，2023）这可能导致分布外的动作，例如多个模式的算术平均值，这可能完全不可行（Pearce等，2023），相反，作者选择建模连续条件分布。幸运的是，对于作者的设置来说，这一缺点很小，因为。此外，值得强调的是，他们的目标是利用多机器人数据来增强模

2023年7月，我司组建大模型项目开发团队，从一开始的论文审稿，演变成目前的两大产品线论文方面，除了论文审稿之外，目前正在逐一开发论文翻译、论文对话、论文idea提炼、论文修订/润色/语法纠错、论文检索机器人方面，我们1月份开始攻机器人、Q1组建队伍、5月份成功复现UMI和DexCap后，本月(即6月)总算要开始为工厂赋能了(目前已经谈好三个工厂的合作意向)