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本研究提出了EMMA基准，用于评估多模态大语言模型在数学、物理、化学和编程等领域的推理能力。结果表明，现有模型在复杂的多模态推理任务中存在显著局限，强调了改进模型架构和训练方法的必要性。

本研究提出Emma-X模型，旨在解决传统强化学习在不同环境和未见对象任务中的推广问题，通过结合多模态信息，增强机器人在空间推理和规划方面的能力。

Waymo最近宣布其Robotaxi每周载客超过15万单，5个月内增长三倍，预计年底将突破20万单/周。随着运营范围扩大和商业策略调整，Waymo的商业化进展加速。此外，Waymo推出了基于大模型Gemini的多模态模型EMMA，尽管存在局限性，但显示出技术转型的潜力。自动驾驶行业正迎来新的春天。

我们评估了多模态大型语言模型（MLLMs）在自动驾驶中的应用，发现其在动态驾驶场景推理方面存在不足。通过DriveSim模拟器生成多样化场景，提出了新数据集“Eval-LLM-Drive”。研究表明，当前MLLMs在真实动态环境中的应用能力存在显著差距，需改进基础模型。

本研究介绍了EMMA-500，一个在546种语言上持续训练的大规模多语言模型，旨在提升低资源语言的表现。通过MaLA语料库的持续预训练，Llama 2 7B模型在跨语言转移、任务泛化和语言适应性方面表现显著，尤其在少数语言上效果突出。研究强调了词汇扩展和持续训练的重要性。

本研究旨在通过软提示个性化文本到图像扩散模型，创造具有足够变化的新实例。解决方案允许模型学习一组软提示，并生成新的图像。研究还展示了提示分布对其他任务的适应性，并证明了方法的有效性。

EMMA是一种编码-解码模型，能够处理交互和具身任务，并在Alexa Arena中的对话引导代理中取得了新的最佳结果。

翻译者来水一发题解~ 右上角博客食用……其实口味并不更佳 啊这，我翻译已经够清楚了吧，Emma要让餐费尽可能高，而Jack为了让餐费变低，会选择街上餐馆费用最小值，所以Emma会选择餐费最小值最高的街道，所以就是每一行最小值的最大值。 代码如下： #include <iostream>using namespace std;int n, m;int main() { cin >> n...