arxiv arXiv cs.LG · 92 д назад · research

Геометрическая модель действий для обучения политик роботов

Переведено с English → Русский

Геометрическая модель действий (GAM) позволяет политикам роботов мыслить о трехмерных физических взаимодействиях, перепрограммируя предобученную геометрическую основную модель. GAM разделяет GFM на наблюдательный кодировщик и предиктор причинно-следственных будущих состояний, затем направляет предсказанные будущие геометрические формы и действия через один и тот же основной слой, обеспечивая точные, устойчивые и эффективные результаты в манипуляции в симуляции и на реальных роботах.

Важность 3/3 Обходит бенчмарк топ-лаборатории Новая фича по сравнению с лидерами Новый бенчмарк-харнесс с отличиями arXiv cs.LG Microsoft Research Cognition NVIDIA Reasoning models Robotics Training methods

Оригинал

Настраивание моделей VLA требует меньше слоев, чем думалось

Модели вид-язык-действие демонстрируют серьезную слоевую редуndancy, несмотря на большое количество параметров. Метод сжатия без обучения, использующий центрированное ядерное выравнивание, удаляет парные слои, снижая глубину модели до 50% и позволяя ускорить обучение на 40-50% и инференс на до 30% без потери производительности, что подтверждено на симуляционных и реальных роботизированных задачах.

arxiv arXiv cs.LG · 90 д назад · 2 просмотра

Продолжительность работы как уменьшающийся капитал в памяти робота

Память на флеш-накопителе робота деградирует с каждой записью, образуя необновляемый актив. Модель цен, учитывающая износ, использует теневой ценовой коэффициент $η$ для руководства размещением памяти между ОЗУ, НВМ и облаком, при оптимальной маршрутизации зависит от того, растёт ли значение задачи с сохранением памяти. Знак ассоциации между значением и записью $χ$ варьируется в зависимости от развертывания: положительный при долгосрочном управлении, нулевой при краткосрочных задачах и отрицательный при телеманипуляции. Ограничение бюджета износа действует только на низкокачественные памяти QLC/eMMC, и хотя маршрутизация с учётом износа согласуется с задачевым значением, реальные улучшения производительности остаются не подтверждёнными в данных.

arxiv arXiv cs.AI · 90 д назад · 3 просмотра

Продолжительность работы флеш-памяти как износа капитала в памяти робота

Продолжительность работы флеш-памяти робота является невозобновляемым активом, который изнашивается при каждом записи. Модель цен с учетом износа вводит теневую цену η, чтобы направлять размещение памяти между ОЗУ, НВМ и облаком, при этом оптимальное направление зависит от ассоциации значения-записи χ. Эмпирические измерения показывают, что χ положительна при долгосрочных манипуляциях, равна нулю при коротких задачах и отрицательна при телеманипуляции, и бюджет износа является ограничивающим только для низкокачественных памятей QLC/eMMC, где управление с учетом износа влияет на направление, основываясь на значении задачи, без улучшения производительности.

lab Hugging Face Blog · 56 д назад · 27 просмотров

Обзор движков симуляции для Physical AI: MuJoCo, Isaac Sim и Newton

В данной статье представлен обзор текущего состояния симуляции в области Physical AI, объясняющий, как симуляция преодолевает разрыв в данных для робототехники за счёт создания масштабируемых фотореалистичных обучающих сред. Описывается парадигма с использованием трёх компьютеров (обучение, симуляция, на роботе) и классифицируются ключевые движки симуляции на основе их специфических возможностей и областей применения.

arxiv arXiv cs.LG · 60 д назад · 25 просмотров

RoboTTT масштабирует политики роботов до контекста в 8 тысяч шагов по времени

Исследователи представляют RoboTTT, рецепт обучения, который расширяет визуомоторный контекст для фундаментальных моделей роботов до 8000 шагов по времени без увеличения задержки вывода. Метод интегрирует обучение во время тестирования в политики Vision-Language-Action с использованием быстрых весов, обновляемых посредством градиентного спуска как во время обучения, так и при выводе.