斯坦福开发机器人学习框架UMI 可直接复制人类操作给机器人
UMI是斯坦福开发的一个机器人数据收集和策略学习框架,通过手持式夹持器和精心设计的接口进行数据收集。该框架能够将人类在复杂环境下的操作技能直接转移给机器人,无需人类编写详细的编程指令。通过UMI,机器人能够快速学习新任务,提高操作能力,降低学习成本,推动机器人技术在各领域的广泛应用。
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Embedchain是一个开源的RAG框架,旨在简化AI应用的创建和部署。它的设计原则是“常规但可配置”,适用于软件工程师和机器学习工程师。要获取更多详细信息并开始您的AI应用开发之旅,请访问Embedchain官方网站。
研究团队开发开源大模型训练框架 Oobleck 提供快速且有保障的故障修复
随着对生成式人工智能技术需求的激增,大型语言模型的训练和容错性要求也在不断增加。为应对这一挑战,密歇根大学的研究人员开发了一款名为Oobleck的开源大型模型训练框架。Oobleck的开发标志着利用固有冗余提高容错性的新里程碑,为大型模型的高效训练和故障恢复提供了一种创新性的解决方案。
清华阿里等共同开发基于扩散模型的框架DreamTalk 可以让人物头像说话
DreamTalk是一个由清华大学、阿里巴巴和华中科大共同开发的基于扩散模型的框架,可以让人物头像说话、唱歌并保持嘴唇的同步和模仿表情变化。项目地址:https://dreamtalk-project.github.io/这一框架具有以下特点:DreamTalk能够生成高质量的动画,使人物脸部动作看起来非常真实。DreamTalk是一个具有创新技术的框架,能够为人物头像赋予说话和表情的能力,为多种领域带来更加生动和丰