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探索机器人操纵策略评估、标准化生产和工业劳动前景的研究成果。了解机器人在工业劳动中的应用前景和潜力。

Dola – AI 日历助手:与机器人聊天,自动设置日历

原文约1100字,阅读约需3分钟。发表于:

Dola 是一款 AI 日历助手,通过与 Apple Messages、Telegram、LINE、WhatsAPP、微信(?) 机器人对话,支持文字、语音、图片(如行程单),就会自动在日历中生成提醒

Dola是一款AI日历助手,通过与多个即时通讯应用的机器人对话,支持文字、语音、图片等方式生成提醒事件。支持苹果日历、谷歌日历、CalDAV协议。不支持微信机器人。使用方便,支持复杂内容。支持苹果日历、谷歌日历,也可通过CalDAV协议同步到手机。对于经常使用日历提醒的人很方便。

Dola – AI 日历助手:与机器人聊天,自动设置日历
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追觅发布「超大杯」扫地机器人 X40 Pro Ultra:哪都能扫,啥都能听懂

原文约2500字,阅读约需6分钟。发表于:

搭载自升降全景激光雷达,兼顾平时精度和低矮环境#欢迎关注爱范儿官方微信公众号:爱范儿(微信号:ifanr),更多精彩内容第一时间为您奉上。 爱范儿 | 原文链接 · 查看评论 · 新浪微博

追觅发布扫地机器人X40 Pro Ultra,具备广度和深度的清洁能力,搭载全景激光雷达,适应低矮环境,拥有13000pa超强吸力和多重洗搓的拖地方式,具备自维护功能,支持语音控制和个性化服务,价格从6299元到7299元不等。

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CoPeD - 推进多机器人协同感知:一个实际环境中的综合数据集

原文约400字,阅读约需1分钟。发表于:

过去十年中,虽然单一机器人感知取得了重大进展,但多机器人协同感知的研究仍未被广泛探索。本文提出了一个开创性的全面真实世界的多机器人协同感知数据集,用于推动这一领域的研究。我们的数据集利用了空中 - 地面机器人协同的未发掘潜力,具有不同的空间视角、互补的机器人移动性、覆盖范围和传感器模态。它提供了原始传感器输入、姿态估计和可选的高级感知注释,以适应各种研究兴趣。与现有主要设计用于同时定位和地图构建(SLAM)的数据集相比,我们的设置确保了多样化的传感器视角范围和足够的重叠以促进多机器人协同感知算法的研究。我们通过多个协同感知任务定性地证明了这个数据集的价值。我们相信这项工作将在多模态协同感知中解锁高级场景理解的潜在研究。

介绍了一个全面真实世界的多机器人协同感知数据集,利用空中-地面机器人协同的潜力,提供不同的视角和传感器模态,适应各种研究兴趣。数据集多样性和重叠度足够,可以促进多机器人协同感知算法的研究。

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【外评】微软的人工智能聊天机器人将 “回忆 “您在其新 PC 上所做的一切

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微软希望笔记本电脑用户能与它的人工智能聊天机器人打成一片,让它记住你在电脑上所做的一切,并帮助你找出下一步要做什么。

微软展示了人工智能助手Copilot的升级版,新功能包括Windows Recall,可以访问用户在电脑上看到或做过的事情。微软的竞争对手谷歌和OpenAI也发布了人工智能相关消息。微软的新人工智能增强型Windows PC将于6月18日推出。

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无处不玩:基于时态逻辑的游戏环境独立方法在机器人足球中的应用

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通过引入基于时态逻辑的方法,使机器人的行为和目标能够适应环境语义,实现在非结构化环境中进行足球比赛的能力。

该研究提出了一个在机器人规划中应用的伦理决策框架,使用线性时间逻辑和词典偏好建模,引入了代理人的道德水平概念,并向多目标、多价值规划迈进。初步研究了规划任务的计算复杂性,并讨论了机器人的潜在应用。

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Octo:一个开源的全能机器人策略

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通过预训练泛化策略,本研究试图为机器人操控领域开发广泛适用的开源泛化策略,首次推出 Octo,一个基于大型变换器模型的策略,可通过语言指令或目标图像进行训练,并能够在几小时内在标准消费者 GPU 上对新传感输入和行为空间进行有效微调,这为未来建立泛化机器人模型的研究提供了有价值的经验指导。

本研究开发了一个基于大型变换器模型的策略Octo,通过预训练泛化策略,可在几小时内对新传感输入和行为空间进行有效微调。这为机器人操控领域的泛化机器人模型研究提供了经验指导。

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使用 NSFW 聊天机器人模拟人类 - 与 Jesse Silver 对话 [译]

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利用开源的大语言模型 (LLM) 和 DSPy 技术来缓解提示注入问题,我们开发了迄今为止最先进的 AI 电子商务聊天机器人,使 OnlyFans 网红的收入提高了 2-5 倍。

该文章讨论了AI电子商务聊天机器人的开发和应用,帮助OnlyFans创作者赚取更多收入。机器人模仿人类个性进行聊天和电商,使用开源的大语言模型和DSPy技术进行开发和微调,确保安全性和满足粉丝需求。同时,文章还讨论了延迟、成本和粉丝平台的相关问题。

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三星 - 罗斯福研究所团队:2024 机器人驱动挑战 - 鲁棒地图分割赛道技术报告

本文描述了我们在 2024 年 RoboDrive Challenge Robust Map Segmentation Track 中提交的技术细节。我们通过探索几种方法来提高地图分割任务的稳健性,包括利用时间信息、使用不同的骨干网络以及数据增强等。通过评估结果,我们得出了一些重要的发现,包括时间融合模块在改善地图分割模型的稳健性方面是有效的,强大的骨干网络可提高其对干扰的稳定性,以及某些数据增强方法对地图分割模型的稳健性有积极影响。这些创新性的发现使我们在 2024 年 RoboDrive Challenge-Robust Map Segmentation Track 取得了令人期待的结果。

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SOMTP:基于自监督学习的机器人基于 MPC 的安全轨迹规划问题的优化器

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基于自主学习优化器的控制屏障函数模型预测控制轨迹规划算法,通过问题转录和可微的解空间修正,以及引入增广拉格朗日方法的训练算法,实现了更好的可行性和更快速的求解速度。

本研究提出了基于信念空间的ConstrainedZero政策迭代算法,用于平衡效用和安全限制。通过学习神经网络近似的最优值和策略,并引入额外的网络头来估计置信度下的失败概率,以指导在线蒙特卡洛树搜索中的安全动作选择。测试结果表明,该方法可以实现目标安全水平。

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百度竞价ocpc如何借助AI机器人获客

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作为曾经的百度竞价推广人员,对目前百度更新的产品是越来越无感的,最近一次比较刺激的还是数2019年初的真正接触...

百度竞价ocpc如何借助AI机器人获客,重视高级创意和创意组件,更新一跳页面和高级样式,选择合适的机器人对话流,训练机器人时收集多样化的问题,关闭爱番番的自动回复系统,将AI机器人时间设置为全天候。

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