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使用多模式LLM /作者= Kambara，Motonari的人类行动理解基于机器人计划； Hori，Chiori； Sugiura，Komei； ota，kei; Jha，Devesh K。； Khurana，Sameer； Jain，Siddarth； corcodel，radu;罗梅雷斯，迭戈； Le Roux，Jonathan /CreationDate = 2024年6月11日 /受试者=人工智能，计算机视觉，机器人技术，语音< /div>
摘要在未来的智能家居中，机器人有望处理日常任务，例如烹饪，取代人类的参与。为机器人自主获得此类技能是高度挑战的。因此，现有方法通过通过监督学习来控制真实的机器人和培训模型来解决此问题。但是，长途任务的数据收集可能非常痛苦。为了解决这一挑战，这项工作着重于从人类视频中生成动作序列的任务，展示了烹饪任务。通过现有方法为此任务而生成的动作序列的质量通常不足。这部分是因为现有方法不会有效地处理每个输入模式。为了解决此问题，我们提出了Avblip，这是一种用于生成机器人动作序列的多模式LLM模型。我们的主要贡献是引入多模式编码器，该编码器允许多种视频，音频，语音和文本作为输入。这使下一个动作的生成可以考虑到人类的语音信息和环境产生的音频信息。结果，在所有标准评估指标中，所提出的方法优于基线方法。
使用大型语言模型进行部分可观察的机器人任务 /作者= Sun，Lingfeng的互动计划； Jha，Devesh K。； Hori，Chiori； Jain，Siddarth； corcodel，radu;朱，Xinghao; tomizuka，masayoshi；罗梅雷斯，迭戈 /creationdate = 5月14日，2024年 /object = robotics < /div>
抽象设计机器人代理执行开放词汇任务一直是机器人技术和AI的长期目标。最近，大型语言模型（LLM）在创建用于执行开放词汇任务的机器人代理方面取得了令人印象深刻的结果。但是，在不确定性的存在下为这些任务进行规划是具有挑战性的，因为它需要“经过思考链”推理，从环境中汇总信息，更新状态估计以及基于更新的状态估计来生成操作。在本文中，我们提出了一种使用LLM的部分可观察到的任务的交互式计划技术。在拟议的方法中，LLM用于使用机器人从环境中收集丢失的信息，并从收集的观测值中推断出基本问题的状态，同时指导机器人执行所需的操作。我们还通过自我教学使用了精致的Llama 2模型，并将其性能与像GPT-4这样的预训练的LLM进行比较。在仿真和现实环境中的几个任务上都证明了结果。
Manolis Chiou ∣ CV
我的目标是利用机器人人工智能和人类的互补能力，开发出高效流畅的人机协作人工智能。我的研究是跨学科的，借鉴了人工智能、机器人技术、人为因素和认知科学的方法。我强调通过可变自主范式在安全关键和危险环境中进行人机协作和人机交互的应用驱动研究，其中人类与能够动态自我调节其自主水平的智能机器人进行协作。
obayomi，Kehinde Shola，Lau，Sie Yon，Mayowa，Ibitogbe Enoch，Danquah，Michael K，Zhang，Zhang，Jianhua，Chiong，Tung，Meunier，Meunier，Louise和Rahman，Rahman和Rahman，Mohammad M
obayomi，Kehinde Shola，Lau，Sie Yon，Mayowa，Ibitogbe Enoch，Danquah，Michael K，Zhang，Zhang，Jianhua，Chiong，Chiong，Tung，Meunier，Louise和Rahman，Rahman，Mohammad Mahmudur（2022）（2022年）在葡萄源性质地上的进步材料，用于生物播种材料。水过程工程杂志，51。ISSN 2214-7144
基奥贾全科医疗服务指南
医学部是医学领域部的一部分。该部门的使命是在病理急性期或复发期间以多维方式治疗复杂、多病理患者。它针对的是内科、肿瘤科、心脏病科、风湿病科、神经科、肾病科的专科患者。该病房共有38张床位，分为东区和西区。共有 12 间单人间和 13 间双人间，均配有专用浴室。西侧有另一间设备齐全的卫生间，东侧有一间淋浴室。西侧的所有房间均配有天花板升降机并设置电视。这些床几乎完全是电动的，可以由病人独立调节。它为住院患者提供诊断和治疗，并为此使用与医学 UOC 相关的服务，例如超声波、胃肠病学、糖尿病学和风湿病学。因此，它进行诊断和介入性超声检查，启动糖尿病学、内分泌学、风湿病学和内科会诊、胃肠病学就诊和内窥镜检查。在某些情况下，出院后 30 天内，患者可能会被召回接受住院后进一步的诊断检查。您还可以通过 CUP 预订门诊服务：