genrl · mazpie

Aperçu

GenRL : les modèles mondiaux à base multimodale permettent d'ancrer les invites linguistiques et vidéo dans des domaines incarnés, en les transformant en séquences d'états latents du modèle mondial. Les séquences d’états latents peuvent…

Objectif de l'éditeur : [NeurIPS 2024] GenRL : les modèles mondiaux à base multimodale permettent d'ancrer les invites linguistiques et vidéo dans des domaines incarnés, en les transformant en séquences d'états latents du modèle mondial. Les séquences d'états latents peuvent être décodées à l'aide du décodeur du modèle, permettant de visualiser le comportement attendu, avant d'entraîner l'agent à l'exécuter.

Examiner les interfaces d'observation/action, les points de contrôle, les modes de réalisation des robots et les exigences d'adaptation. La licence du code de référentiel n'autorise pas automatiquement les pondérations ou les données de formation.

Parcourez les catégories de cette ressource

Explorez les collections associées