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Modelle / Forschung

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GenRL: Weltmodelle mit multimodaler Grundlage ermöglichen die Verankerung von Sprach- und Videoaufforderungen in verkörperten Domänen, indem sie sie in Sequenzen latenter Weltmodellzustände umwandeln. Latente Zustandssequenzen können…

world models
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Ressourcen-Screenshot · aufgenommen 2026-10-10 · visuell überprüft

Übersicht

GenRL: Weltmodelle mit multimodaler Grundlage ermöglichen die Verankerung von Sprach- und Videoaufforderungen in verkörperten Domänen, indem sie sie in Sequenzen latenter Weltmodellzustände umwandeln. Latente Zustandssequenzen können…

Zweck des Herausgebers: [NeurIPS 2024] GenRL: Weltmodelle mit multimodaler Grundlage ermöglichen die Verankerung von Sprach- und Videoaufforderungen in verkörperten Domänen, indem sie sie in Sequenzen latenter Weltmodellzustände umwandeln. Latente Zustandssequenzen können mit dem Decoder des Modells dekodiert werden, was eine Visualisierung des erwarteten Verhaltens ermöglicht, bevor der Agent trainiert wird, es auszuführen.

Überprüfen Sie Beobachtungs-/Aktionsschnittstellen, Kontrollpunkte, Roboterausführungen und Anpassungsanforderungen. Durch die Repository-Codelizenzierung werden Gewichtungen oder Trainingsdaten nicht automatisch lizenziert.

Projektinformationen

Betreuer
mazpie
Primärsprache
Python
Repository-Code-Lizenz
MIT
Modellgewichtslizenz
Nicht aufgezeichnet
Datensatzlizenz
Nicht aufgezeichnet
Hardware-Design-Lizenz
Nicht aufgezeichnet
Wartung
Nicht in den zuletzt erfassten Metadaten archiviert
Letzter beobachteter Repository-Push
2025-04-04

Codelizenzen decken nicht automatisch Modellgewichte, Datensätze oder Hardwaredesigns ab. Nicht erfasste Lizenzdetails bedürfen der Bestätigung durch den Herausgeber.

Dokumentationsabschnitte

  • GenRL: Multimodal-foundation world models for generalization in embodied agents
  • 📰 Updates
  • Get started
  • Creating the environment
  • Downloading InternVideo2
  • Data

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