MoMo: Dial Motion Mode in Robot Manipulation with Spatiotemporal Action Tokenization
为了在不同的环境中有效运行，机器人不仅必须准确地执行操作任务，而且还要根据任务、对象和交互设置调整其行为的展开方式。我们询问这种执行级别的变化是否可以作为跨任务共享的可重用行为因素来学习。我们提出了 MoMo，一个两阶段的模仿学习框架，由时空动作标记器和行为克隆转换器组成，该转换器将任务和连续运动模式条件作为输入。在六个真实的机器人操作任务中，改变这种条件会产生稳定的……
Time-Series LLMs, Explained with t0-alpha
t0-alpha 是用于概率时间序列预测的解码器式补丁转换器。原始序列被分成 32 步补丁，嵌入，通过因果时间注意力和群体注意力层进行处理，并解码为未来分位数而不是单点预测。后时间序列法学硕士，用 t0-alpha 解释首先出现在《走向数据科学》上。
