当提示目标，上下文，场景图像和任何计划约束时，视觉语言模型（VLM）可以生成合理的高级计划。但是，不能保证预测的作用在几何和运动学上对于特定的机器人实施例而言是可行的。结果，他们的计划中经常省略许多先决条件，例如打开抽屉以访问对象 ...

在本文中，我们研究了共鸣性手性理论的框架内，研究最轻的伪cal膜的过渡形式因素，$ \ pi^0 $，$ \ eta $和$ \ eta'$。我们的分析是根据时间状和类似太空的单一虚拟和太空的双重形式的数据以及相关的横截面和$ e^+ e^ -  $ PAIP的最新不变的质谱的数据，用于$ p \ to \ gamma e^+ e^+ e^ -  $。获得了这些伪尺度的过渡形式 ...

长马机器人的操作对自主系统提出了重大挑战，需要扩展推理，精确的执行和跨复杂的顺序任务的稳健错误恢复。当前的方法，无论是基于静态计划还是端到端的视觉运动策略，都会遭受错误积累和执行过程中缺乏有效的验证机制，从而限制了它们在实际情况下的可靠性。我们提出了代理机器人，这是一个受脑启发的框架，通过标准化的动作程序（SAP）来解决这些局限性 - 一种新型的协调协议管理整个操作任务的组件交互 ...

比较微调模型与加强学习（RL）和监督微调（SFT）的比较表明，尽管在新任务上进行了类似的性能，但RL仍能确保先验知识和能力明显更好。我们发现，遗忘程度取决于分配变化，以分配转移为衡量，是根据新任务评估的微调和基本策略之间的KL差异。我们的分析表明，在解决新任务的许多解决新任务之间，policy rl隐含地偏向KL-最低解决方案，而SFT可以收敛到远离基本模型的分布 ...

引用视频对象细分（RVO）旨在根据语言描述整个视频中的关注对象。突出的挑战在于将静态文本与动态视觉内容保持一致，尤其是当对象表现出类似的外观和不一致的运动和姿势时。但是，当前的方法通常依赖于与复杂的，构图描述斗争的整体视觉融合 ...

近年来，大型语言模型（LLMS）显示出大大提高的性能，这归因于大小和广泛的培训数据。这一进步导致了行业和公众的普遍利益和收养。但是，机器学习模型中的训练数据记忆具有模型尺寸的尺度，尤其是与LLM有关的尺度 ...

对视觉细节的高分辨率感知对于日常任务至关重要。但是，当前的视力预训练仍然仅限于低分辨率（例如 ...

视觉语言模型（VLM）在多模态推理任务中显示出显着的进步。然而，由于幻觉的图像理解或不完善的推理路径等问题，它们仍然经常产生不准确或不相关的响应。为了应对这些挑战，我们引入了 Critic-V，这是一种受 Actor-Critic 范式启发的新颖框架，旨在提高 VLM 的推理能力 ...