英伟达进军机器人领域 发布世界首款人形通用基础模型

英伟达进军机器人领域 发布世界首款人形机器人通用基础模型 英伟达正通过推出名为Project GR00T的新型人形机器人基础模型，进一步进军机器人领域。基础模型是一种人工智能系统，它使用海量数据进行训练，能够用于各种各样的任务，从生成句子到视频、图像等等。据Nvidia，Project GR00T将帮助人形机器人“理解自然语言并通过观察人类行为来模仿动作 - 快速学习协调性、灵活性和其他技能，以便导航、适应并与现实世界互动。除了Project GR00T，英伟达还发布了其Isaac机器人平台的一部分Isaac Manipulator和Isaac Perceptor。Isaac Manipulator是一系列专为机械臂设计的基础模型，而Issac Perceptor旨在为设计用于制造和履行任务的机器人提供“多摄像头、3D环绕视觉能力”。此外，这家图形巨头还推出了用于人形机器人的Jetson Thor计算平台。该平台由英伟达的Thor系统芯片提供动力，将成为人形机器人的大脑。英伟达在声明中表示：“Jetson Thor被打造为一个全新的计算平台，能够执行复杂的任务并安全自然地与人和机器互动。它拥有模块化架构，在性能、功耗和尺寸方面都进行了优化。”GR00T正好和《银河护卫队》电影中的树人格鲁特（Groot）同名该公司表示，他们已经与一些机器人领域的大牌公司合作，包括以Spot机器人闻名的波士顿动力 (Boston Dynamics)、1X Technologies、Agility Robotics、Apptronik和Figure AI。其中，Figure AI近期备受关注，上周发布了一段视频，展示了人形机器人根据提示进行类人对话并完成一系列任务，例如拾取盘子并将其放入沥水架。虽然这看起来似乎没什么特别，但让机器人识别每个物品并精确移动它们的技术非常复杂。今年2月，英伟达与微软、OpenAI、Jeff Bezos、Parkway Capital、Intel Capital 等公司一起参加了Figure AI的B轮融资，使该公司估值达到26亿美元。人形机器人有望让人们完成危险或重复性的工作，但和其他AI技术一样，它们也让人们担心会取代人类的工作岗位。当然，不要指望人形机器人很快就能在街上闲逛。 ... PC版： 手机版：

《【腾讯课堂-290200】零基础开发机器人应用项目班【图灵学院】》

《【腾讯课堂-290200】零基础开发机器人应用项目班【图灵学院】》 简介：《【腾讯课堂-290200】零基础开发机器人应用项目班【图灵学院】》是图灵学院在腾讯课堂推出的机器人应用开发课程，课程编号为290200 。该课程专为零基础学员设计，从机器人开发的基础知识讲起，包括机器人的基本原理、开发环境搭建等；逐步深入到实际项目开发，如机器人的运动控制、传感器应用等。通过理论学习和项目实践相结合的方式，帮助学员掌握机器人应用开发技能，为从事相关领域工作或进一步学习打下基础 标签： #机器人开发 #零基础课程 #腾讯课堂 #图灵学院 #项目实践 文件大小：NG 链接：

用Python编写的Discord机器人示例，它使用完成API与模型进行对话，并使用审核API过滤消息。

用Python编写的Discord机器人示例，它使用完成API与模型进行对话，并使用审核API过滤消息。 此存储库不接受拉取请求。如果要添加或更改功能，请分叉此存储库。 特征： /chat启动一个公共线程，参数是传递给机器人的第一条用户消息message； 该模型将为以 开头的任何线程中的每个用户消息生成回复/chat； 对于每个请求，整个线程都将传递给模型，因此模型将记住线程中以前的消息； 当达到上下文限制或线程中达到最大消息计数时，机器人将关闭线程； 可通过修改来自定义机器人指令config.yaml； 可更改模型，硬编码值为text-davinci-003

资源零基础开发机器人应用项目班【图灵学院】

资源零基础开发机器人应用项目班【图灵学院】 资源简介：零基础开发机器人应用项目班 图灵学院。 链接： 关键词：#学习 #知识 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

关于图相关大型语言模型 (LLM) 的一系列精彩内容。

关于图相关大型语言模型 (LLM) 的一系列精彩内容。 大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理任务方面取得了显着进步。然而，它们与现实世界应用程序中普遍存在的图形结构的集成仍然相对未被探索。该存储库旨在通过提供精选的研究论文列表来弥合这一差距，这些论文探索基于图形的技术与 LLM 的交叉点。

TidyBot 开源机器人（使用大型语言模型的个性化辅助）

TidyBot 开源机器人（使用大型语言模型的个性化辅助机器人） TidyBot的出现是为了解决家庭清洁的问题，通过训练，它已经学会如何捡起物体并放到合适的位置。在实际场景的测试中，TidyBot可以成功收起85%的物体。 这个项目的目标是将基于语言的规划和感知与大型语言模型（LLMs）的少量总结能力结合起来，让TidyBot推断出广泛适用于未来交互的用户偏好，建立能够通过事先与特定人的互动从少量的例子中学习这种偏好的系统。 本次开源内容包括： •TidyBot的服务器代码（在GPU工作站上运行） •TidyBot的机器人代码（在移动基础电脑上运行） •3D打印部件的文件 •基准数据集的代码 可以看出来几乎是完全开源的状态了，智能机器人会是未来的一大热门，想尝试的人可以通过这个项目入手了。 项目官网： 开源地址： 论文地址：