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“O”:视频输出。2023年,我们看到了文字到视频合成的浪潮:WALT(谷歌)、EmuVideo(Meta)、Align Your Latents(英伟达)、Pika等等,数不胜数。然而,大多数生成的片段仍然很短。我将它们视为AI视频的“系统1”——“无意识”的局部像素运动。
比如一种沿着断层线的「慢地震」行为(预示地震到来的有用指标),以及地震噪声。
研究团队提出了一种考虑遮挡的场景参数化方法,将整个场景分解为遮挡、人物和背景三个部分。此外,我们设计了广泛的客观函数,以帮助强化人物与遮挡、背景的分离,并确保对人物模型的完整性。我们通过在野外视频上进行实验证明了我们方法的有效性。
炒虾机器人Mobile ALOHA的研发过程中,关键在于模仿学习算法和静态ALOHA数据的共同训练。研究人员通过50个演示让机器人学习不同的任务,从而使其具备了强大的学习能力。机器人可以连续多次完成同一个任务,即使是在训练数据中看不到的情况下,也能够进行正确的操作。这种模仿学习的方法为机器人的开发和应用提供了新的思路,使机器人在各种复杂任务中表现出色。