京东 11.11 红包
Facebook实验室训练AI学习拳击和击剑，身法堪比真人！
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DeepMind训练AI踢足球，技术精湛堪比真人
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斯坦福大学提出了通用操纵界面（UMI）一种数据收集和策略学习框架，可将人类演示的技能直接转移到可部署的机器人策略中。
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在家作AI，昨天780，一台电脑，操作简单，分享我的接单平台，接单技巧和资源分享，目前经济自由！！
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AI艺术界天花板DALL·E 2，不仅仅是文字生成图像！
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突破！《Science Robotics》：机器人触觉传感器的自解耦和超分辨率
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通过深度强化学习让AI学会走路，学步过程堪比真人！
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Nature 智能机器'24-7-封面，使用强化学习和生成预训练AI模型，举一反三，实现四足机器人逼真的敏捷性和游戏性!
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强化学习训练8小时，AI学会了通关益智解谜游戏
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『算法可视化』两分钟看懂线性规划
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SA-GS：在3D高斯抛雪球中实现SAM任意物体分割，无需任何训练过程和学习参数，通过交互式过程实现3D高斯抛雪球物体分割
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『算法可视化』使用遗传算法训练神经网络，AI学习贪吃蛇玩法
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3.96万条众包和41.7万条自动化 的物理概念标注,助力VLMs突破 让机器人像人类一样理解物理世界