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智元机器人 GO-1 通用具身基座大模型全面开源

智元机器人 GO-1 (Genie Operator-1)通用具身基座大模型宣布全面开源。 “这标志着全球首个采用Vision-Language-Latent-Action (ViLLA)架构的通用具身智能模型向全球开发者免费开放,将极大降低具身智能的技术门槛,推动行业快速发展。” 根据介绍,GO-1采用的Vision-Language-Latent-Action (ViLLA)架构是具身智能领域的重大技术突破。与传统的Vision-Language-Action (VLA)架构相比,ViLLA通过引入隐式动作标记,成功弥合了图像-文本输入与机器人执行动作之间的语义鸿沟。这一创新使得机器人能够更好地理解人类意图,并将其转化为精确的动作执行。 ViLLA架构的核心在于其三层协同设计。VLM多模态理解层基于InternVL-2B构建,能够处理多视角视觉图片、力觉信号、语言输入等多模态信息,为整个系统提供强大的场景感知和指令理解能力。Latent Planner隐式规划器通过预测隐式动作标记,实现了对复杂操作任务的高层次规划和理解。Action Expert动作专家则基于扩散模型,能够生成高...

LeCun 新提案:用 CV 思路重塑语言模型

在当今的人工智能领域,Yann LeCun 提出的 JEPA(联合嵌入预测架构)正在重新定义大语言模型(LLM)的训练方式。这位诺贝尔奖得主不是在批评现有的 LLM,而是亲自出手进行改造。传统的 LLM 训练方法主要依赖于输入空间中的重构与生成,如预测下一个单词,这种方法在视觉领域已被证明存在局限性。 LeCun 和他的团队认为,可以借鉴计算机视觉(CV)领域的先进技术来提升语言模型的表现。JEPA 的核心思想是通过在抽象表征空间中预测缺失的特征,以高效地学习世界知识。Meta AI 团队已经在图像和视频处理上成功应用了 JEPA,而现在,他们希望将这一理念扩展到语言模型领域。 为了填补这个空白,研究人员 Hai Huang、Yann LeCun 和 Randall Balestriero 共同提出了 LLM-JEPA。这一新模型将文本和代码视为同一概念的不同视角,首次成功将 JEPA 的自监督学习架构应用于 LLM。通过结合 JEPA 在嵌入空间学习的优势,LLM-JEPA 不仅保留了 LLM 强大的生成能力,还在性能和鲁棒性上实现了双丰收。 实验证明,LLM-JEPA 在多个主流模...

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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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