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AI硬件与机器人打卡-task01:具身智能与基础控制算法

指物理实体, 仿生学角度的五官和四肢等。(1)传感器,包括但不限于可见光、激光雷达、惯导等提供关于环境和自身的一些信息,(2)执行机构,能够执行决策的实体,比如机械臂,比如轮子。:指感知、决策的能力或者智慧,实现形式是算法。比如大模型算法,要提前学习环境(预先训练),要能适应环境(强化学习)。:需要去理解、去适应的复杂的、时变的、非线性的物理实体。

#人工智能#机器人
happy-llm项目task06:大模型与传统预训练模型的区别以及大模型训练流程三段论

狭义来说,大语言模型是指,GPT-3(1750亿参数)是LLM的开端,基于GPT-3通过预训练(Pretraining)、监督微调(Supervised Fine-Tuning,SFT)、强化学习与人类反馈(Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF)三阶段训练得到的ChatGPT广义来说。

#transformer#深度学习#人工智能 +2
零基础具身智能学习01: habitat导航仿真环境搭建和基础实践

Habitat 是 Meta AI 开源的具身智能仿真平台,专为室内场景下的智能体导航、交互、决策等研究设计。组件定位核心能力仿真引擎(底层)高保真渲染、物理模拟、传感器仿真、高效场景加载算法框架(上层)任务定义、YAML 配置、标准化评估、RL/IL 训练。

#学习#python#github +1
零基础具身智能学习01: habitat导航仿真环境搭建和基础实践

Habitat 是 Meta AI 开源的具身智能仿真平台,专为室内场景下的智能体导航、交互、决策等研究设计。组件定位核心能力仿真引擎(底层)高保真渲染、物理模拟、传感器仿真、高效场景加载算法框架(上层)任务定义、YAML 配置、标准化评估、RL/IL 训练。

#学习#python#github +1
零基础具身智能学习01: habitat导航仿真环境搭建和基础实践

Habitat 是 Meta AI 开源的具身智能仿真平台,专为室内场景下的智能体导航、交互、决策等研究设计。组件定位核心能力仿真引擎(底层)高保真渲染、物理模拟、传感器仿真、高效场景加载算法框架(上层)任务定义、YAML 配置、标准化评估、RL/IL 训练。

#学习#python#github +1
AI硬件与机器人打卡-task01:具身智能与基础控制算法

指物理实体, 仿生学角度的五官和四肢等。(1)传感器,包括但不限于可见光、激光雷达、惯导等提供关于环境和自身的一些信息,(2)执行机构,能够执行决策的实体,比如机械臂,比如轮子。:指感知、决策的能力或者智慧,实现形式是算法。比如大模型算法,要提前学习环境(预先训练),要能适应环境(强化学习)。:需要去理解、去适应的复杂的、时变的、非线性的物理实体。

#人工智能#机器人
1 小时极速体验 AMD 云环境模型微调

新手体验AMD显卡:ModelScope+vllm+ Gemma 4。

#人工智能#深度学习
体验AMD显卡vllm推理服务step1-5:ModelScope+vllm+ Gemma 4

uv pip uninstall torchvision # 经测试,在该云环境中,需卸载重新安装这个库才能正常使用。3.2 下载modelscope, 并把 Gemma4 模型到当前目录。体验AMD显卡:ModelScope+vllm+ Gemma 4。step: 下载Gemma4 和ModelScope。step4 : 下载并启动 vLLM 服务。3.1 下载 Gemma4 模型。step5:

#人工智能
体验AMD显卡vllm推理服务step1-5:ModelScope+vllm+ Gemma 4

uv pip uninstall torchvision # 经测试,在该云环境中,需卸载重新安装这个库才能正常使用。3.2 下载modelscope, 并把 Gemma4 模型到当前目录。体验AMD显卡:ModelScope+vllm+ Gemma 4。step: 下载Gemma4 和ModelScope。step4 : 下载并启动 vLLM 服务。3.1 下载 Gemma4 模型。step5:

#人工智能
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