NVIDIA 最新 AI 模型幫助機器人像人類一樣表演旋轉筆

NVIDIA Research 宣布創建了 Eureka,這是一個由 GPT-4 驅動的 AI 代理,通過獎勵算法訓練機器人執行任務。值得注意的是,Eureka 教會了一個機器人手進行旋轉筆的技巧,就像人類一樣(實際上,正如下面的 YouTube 視頻所示,比我們許多人都要好)。Eureka 還教會了四足機器人、靈巧的手、協作機器人手臂和其他機器人開抽屜、使用剪刀、接球以及近 30 項不同的任務。

NVIDIA 最新 AI 模型幫助機器人像人類一樣表演旋轉筆

NVIDIA Research 宣布創建了 Eureka,這是一個由 GPT-4 驅動的 AI 代理,通過獎勵算法訓練機器人執行任務。值得注意的是,Eureka 教會了一個機器人手進行旋轉筆的技巧,就像人類一樣(實際上,正如下面的 YouTube 視頻所示,比我們許多人都要好)。Eureka 還教會了四足機器人、靈巧的手、協作機器人手臂和其他機器人開抽屜、使用剪刀、接球以及近 30 項不同的任務。根據 NVIDIA Research 的說法,AI 代理的試錯型獎勵程序比人類專家編寫的程序有效 80%,這一轉變意味著機器人的性能也提高了超過 50%。Eureka 也會根據訓練結果自我評估,根據需要指示獎勵功能的變更。

NVIDIA Research 已經發布了其的 Eureka 算法,鼓勵其他人在 NVIDIA Isaac Gym 上試用,這是該組織的“強化學習研究的物理模擬參考應用程序”。

機器人教育機器人的想法越來越受到關注和成功,2023 年 5 月發表在 Transactions on Machine Learning Research 期刊上的一篇論文介紹了一個名為 SKILL(共享知識終身學習)的新系統,該系統允許 AI 系統學習 102 種不同的技能,包括從胸部 X 光片診斷疾病和識別花的品種。AI 通過通信網絡彼此分享他們的知識,就像老師一樣,並能夠掌握每一項技能,像 MIT 和布里斯托大學這樣的學校的研究人員也取得了成功,特別是在使用 AI 教育機器人如何操作物體方面。

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為什麼你的 CV 明明不差,卻還是對不上理想 program?我用這套 keyword 分析法找答案

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選校不是只看排名,而是看 fit 這句話很多人都聽過。 但真正知道怎麼做到的人,其實不多。 大部分人的做法是: 先把 CV 整理好,去官網看一下 program 介紹,感覺不錯就投。 這樣做最大的問題是: 你是用自己的框架去看 program, 而不是用 program 的框架來看自己。 只要這個順序錯了,不管你把 CV 改得多流暢,方向都還是可能不對。 我自己曾經繞過的彎路 申請前期,我花了很多時間優化 CV。 我把每一條 bullet point 改得更精準,數字更清楚,動詞更有力。 改完之後,自己也覺得好像不錯。 但投了幾間之後,我一直有一種說不上來的感覺: 好像哪裡不太對。 後來我把其中一間學校的 program handbook 仔細讀了一遍, 才發現這個 program 真正在意的能力方向, 和我 CV 裡強調的重點其實有明顯錯位。