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斯坦福大学发布开源机械臂 ALOHA,具备模仿学习能力

ALOHA 即 A Low-cost Open-source Hardware System for Bimanual Teleoperation,是一个低成本的开源双手遥控操作硬件系统,即开源机械臂,可用于双手远程操作机器人执行精细任务 (例如给线缆轧带或剥鸡蛋壳)、动态任务 (例如颠乒乓球) ,以及接触式丰富的任务 (例如给自行车上链条),并且运行可靠,在整整 8 个月的测试中没有电机故障。 该项目作者 Tony Zhao 是斯坦福大学 CS PhD,他基于神经网络模型 Transformer 开发了一种动作学习算法——称为 Action Chunking with Transformers (ACT)。 只需要 15 分钟的演示,机械臂就可以学会一个动作——ALOHA 可以直接从实际演示中执行端到端的模仿学习,然后自主完成相同或类似的任务,并通过自定义远程操作界面收集,也可根据实时反馈调整动作以适应不同的环境和情况。 据介绍整个系统的成本不到 2 万美元,但它比价格高出 5-10 倍的同类系统更强大。 要知道精细的操作任务,例如穿电缆扎带或把电池插入电池槽,对于机器人来说十分困难...

五分钟创建一个 Serverless ChatGPT GitHub App

自从 OpenAI 在2023年3月发布了 ChatGPT 的官方 API 和插件系统以来,许多开发者和创业者都兴致勃勃地想办法将其整合到自己的业务中。 本文讨论的 serverless 函数相当于 ChatGPT 插件。 它们由 Web 事件触发,可以检索实时信息以输入 ChatGPT,使用动态提示词问询 ChatGPT,然后通过外向的 Web 服务调用执行实际操作。 但是,想要集成 ChatGPT,仍然困难重重: OpenAI为 ChatGPT 提供了一个简单的无状态 API。开发者需要在应用程序管理的缓存或数据库中跟踪每个对话的历史和上下文。开发者还需要管理和保护 API 密钥。这里有很多与应用程序业务逻辑无关的 boilerplate 代码。 ChatGPT API 应用程序的“自然”用户界面是 thread 聊天。但在传统的网络或应用程序框架中创建“聊天界面”是非常困难的。实际上,最常用的聊天界面已经存在于诸如 Slack、Discord 乃至论坛(例如 GitHub Discussions)这样的消息应用中。我们需要一种简单的方法将 ChatGPT 的 API 响应连接到现...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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