Forskning & lärande / Forskning
Awesome LLM Robotics samlar in forskning med hjälp av språk och multimodala modeller för robotik och förstärkningsinlärning.
Awesome LLM Robotics samlar in forskning med hjälp av språk och multimodala modeller för robotik och förstärkningsinlärning.
Förlagssammanfattning: "En omfattande lista över uppsatser som använder stora språk/multimodala modeller för Robotics/RL, inklusive papper, koder och relaterade webbplatser"
Använd dess arkiv för att inspektera implementeringen, dokumentationen och arbetsflöden som stöds. Denna katalogpost identifierar underhållaren, kodlicensen och relaterade resurser; det gör inte anspråk på att projektet har installerats eller testat på din robot.
Kodlicenser täcker inte automatiskt modellvikter, datauppsättningar eller hårdvarudesigner. Oinspelade licensdetaljer kräver bekräftelse med utgivaren.
Förvar
Forskning
Awesome Implicit NeRF Robotics samlar in implicit representation och NeRF-forskning för robotik och förstärkningsinlärning.
Standarder & referenssamlingar
Förvar
Öppen källkod
RoboGen forskningskod för att generera och lära sig robotfärdigheter.
Robotinlärningsramar
Förvar
Öppen källkod
Awesome-Robotics-Foundation-Modeller
Standarder & referenssamlingar
Förvar
Öppen källkod
LEO-forskningsimplementering för en generalistförkroppslig agent i 3D-miljöer.
Robotinlärningsramar
Förvar
Forskning
Forskningskod för att kartlägga multimodala instruktioner till robotåtgärder.
Navigation & SLAM