pc站和手机网站,订阅号上链接的网站怎么做的,广州城市职业学院门户网站,淄博优化公司本期为TechBeat人工智能社区第602期线上Talk。 北京时间6月20日(周四)20:00#xff0c;北京大学博士生—张嘉曌的Talk已经准时在TechBeat人工智能社区开播#xff01; 他与大家分享的主题是: “NaVid - 视觉语言导航大模型”#xff0c;NaVid是首个专为视觉语言导航#xf… 本期为TechBeat人工智能社区第602期线上Talk。 北京时间6月20日(周四)20:00北京大学博士生—张嘉曌的Talk已经准时在TechBeat人工智能社区开播 他与大家分享的主题是: “NaVid - 视觉语言导航大模型”NaVid是首个专为视觉语言导航VLN任务设计的基于视频的具身大模型。NaVid使用导航过程中的视频观测和自然语言指令作为输入直接输出机器人的导航动作。与大部分已有的机器人导航技术不同NaVid不依赖于深度信息、里程计和地图完全依靠RGB视觉感知实现端到端的导航控制。它仅利用模拟器的数据进行导航策略学习就能在真实世界的场景中实现泛化的导航表现。该工作已入选RSS24。 Talk·信息
▼ 主题NaVid - 视觉语言导航大模型
嘉宾北京大学博士生 张嘉曌
时间北京时间 6月20日(周四)20:00
地点TechBeat人工智能社区
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Talk·介绍
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近年来视觉语言大模型在理解文本和视觉信号方面展现出了令人瞩目的能力。本文旨在进一步探索这些模型在具身智能领域的潜力。我们实现了基于视觉语言的导航大模型NaVid。NaVid将指令和导航视频作为输入可以直接输出底层动作命令如前进、转向和停止。这种方法摒弃了对地图、坐标等信息的依赖。我们还设计了在模拟器中收集和训练VLN数据的策略并展示了NaVid在真实场景中实现视觉语言导航任务的泛化表现。
Talk大纲
1. 背景 - VLN任务介绍和相关工作
2.动机 – 为什么要使用视觉语言大模型去实现VLN
3. 问题 - 构建VLN大模型的难点
4. 解决方案 - 构建适合VLN模态的大模型结构收集510k的VLN数据
5. 实验结果 - 在R2R和RxR的表现数据量对NaVid的影响真机实验结果视频指令推理结果
6.总结 - NaVid的意义和重要性
Talk·预习资料
▼ 论文链接 https://arxiv.org/abs/2402.15812 论文链接 https://arxiv.org/abs/2311.17043 论文题目 Vision and Language Navigation in Continuous Environments 项目链接 https://jacobkrantz.github.io/vlnce/ 论文链接 https://arxiv.org/abs/2305.16986 Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
▼ 张嘉曌
北京大学· 博士生
张嘉曌是北京大学前沿计算研究中心的博士研究生师从王鹤助理教授。在此之前他在国防科技大学师从徐凯教授获得硕士学位并在山东大学获得工学学士学位。
张嘉曌的研究领域涵盖了Embodied AI和3D视觉。他已经以第一作者或共同第一作者的身份在T-RO/RSS/SIGGRAPH/CVPR等国际顶级会议和期刊上发表了7篇论文 个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id38010 关于TechBeat人工智能社区
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