2024澳门资料大全免费老版,2024澳门管家婆资料正版大全,2024年香港资料精准,香港资料大全 正版资料2024年,2024澳门特马今晚开奖图表大全
有人认为,机器人领域的进展缓慢,甚至与机器学习的其他子领域相比似乎没有取得进展。 谷歌 DeepMind 的机器人科学家、SayCan、RT-1 和 RT-2 等具身智能项目的参与者 Alex Irpan 对此表示同意。 但他认为这是因为机器人是一个与现实紧密联系的领域,现实的复杂性意味着它不可避免地会碰壁。 他还强调,这些问题并不是机器人技术所独有的。 同样的问题也适用于大型语言模型等技术。 这些模型在面对现实世界时会遇到类似于机器人的复杂性。 我希望机器人专家能够抢占先机。 在法学硕士操纵通用标准的说法出现之前,我们一直在抱怨评估问题。 早在“我们需要更好的数据覆盖”成为核心模型预训练团队的口号之前,我们就在努力获取足够的数据来捕捉自动驾驶的长尾效应。 机器学习生活在机器人学家、化学家、生物学家和神经科学家羡慕的泡沫中,当它真正开始起飞时,我们都会遇到多年来每个人都面临的同样的问题。 现实的障碍。 这些挑战是可以克服的,但会很困难。 欢迎来到真实的世界。 欢迎来到痛苦的世界。
发表评论