A generalist AI agent for 3D virtual environments
Research A generalist AI agent for 3D virtual environments Published 13 March 2024 Authors By the SIMA Team We present new research on a Scalable Instructable Multiworld Agent (SIMA) that can follow natural-language instructions to carry out tasks in a variety of video game settings Video games are a key proving ground for artificial intelligence (AI) systems. Like the real world, games are rich l
日本語LLM 9種を量子化して回答内容を比較調査してみた - Qiita
TL;DR 量子化しても成績が下がりにくいモデルと、大きく下がるモデルがある 一部のモデルは量子化すると回答が極端に短くなる 量子化によって回答が短くなる度合いは、量子化前モデルの回答の長さと相関がある可能性がある はじめに 皆さんは量子化したLLMを使っていますか？ 深層学習における量子化（quantization） とは、モデルのパラメータを少ないビット数で表現することです。 通常のモデルは float32 などの高精度なデータ型を使ってパラメータを表現しますが、この精度を float16 や int8 に下げることを量子化といいます。 量子化による最大のメリットは、モデルのメモリ使用量を削減できることです。メモリの大きなモデルを動かすためには、大容量のメモリを搭載したGPUが必要ですが、量子化によってモデルのメモリ使用量を削減することで、より多くのGPUでモデルを動かすことができます
Body Design and Gait Generation of Chair-Type Asymmetrical Tripedal Low-rigidity Robot
Body Design and Gait Generation of Chair-Type Asymmetrical Tripedal Low-rigidity Robot Shintaro Inoue Kento Kawaharazuka Kei Okada Masayuki Inaba JSK Robotics Laboratory, The University of Tokyo, Japan Paper Video In this study, a chair-type asymmetric tripedal low-rigidity robot was designed based on the three-legged chair character in the movie "Suzume" and its gait was generated. Its body struc
“LLM for SRE“の世界探索 - ゆううきブログ
ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ（メトリクス、ログ、トレースなど）が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を日常的に使用したり、表題にあるようにSREのためのLLM（LLM for SRE, LLM4SRE）に関する論文を読むうちに、LLMのテキスト生成器としての性質よりもその優れた推論機械としての性質に注目するようになった。特にSREの障害診断は、人間の専門家が推
シミュレーションとコンピュータグラフィクス | ドクセル
スライド概要 2023年10月18日に開講された東京大学松尾研究室「世界モデルと知能」の第4回シミュレーションとコンピュータグラフィクスで使用した資料を改変したものです．
Real-World Robot Applications of Foundation Models: A Review
Recent developments in foundation models, like Large Language Models (LLMs) and Vision-Language Models (VLMs), trained on extensive data, facilitate flexible application across different tasks and modalities. Their impact spans various fields, including healthcare, education, and robotics. This paper provides an overview of the practical application of foundation models in real-world robotics, wit
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Iterative Visual Prompting Elicits Actionable Knowledge for VLMs
Learning to Learn Faster from Human Feedbackwith Language Model Predictive Control
僕たちがグラフニューラルネットワークを学ぶ理由
https://takahiromiki.com/publication-posts/learning-to-walk-in-confined-spaces-using-3d-representation/
Model & API Providers Analysis | Artificial Analysis
Science | AAAS
3D-VLA
STMR
https://www.kamishima.net/archive/clustering.pdf
ViPlanner: Visual Semantic Imperative Learning for Local Navigation
https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adi8022
ICRA2024-DOMiNiC
LLMの現在 - Speaker Deck
CrossLoco: Human Motion Driven Control of Legged Robots via Guided Unsupervised Reinforcement Learning