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具有具身人工智能的现实人形机器人的多模态图灵测试
艾伦·图灵开发了图灵测试，作为一种方法来确定人工智能 (AI) 是否能够通过以 30% 以上的置信度回答问题来欺骗人类询问者相信它具有感知能力。然而，图灵测试关注的是自然语言处理 (NLP)，而忽略了外观、交流和运动的重要性。本文的核心理论命题：“机器可以模仿人类吗？”既涉及功能性，也涉及物质性。许多学者认为，创造一个在感知上与人类无法区分的逼真的人形机器人 (RHR) 是人类技术能力的顶峰。然而，目前还没有全面的开发框架供工程师实现更高模式的人类模仿，而且目前的评估方法还不够细致，无法检测恐怖谷 (UV) 效应的因果影响。多模态图灵测试 (MTT) 提供了这样的方法，并为在 RHR 中创建更高水平的人类相似性以增强人机交互 (HRI) 奠定了基础
通过两相训练使类人动力运动超过具有挑战性的地形
摘要：人形机器人是机器人技术的关键重点，其导航艰难地形对于许多用途至关重要。虽然取得了进步，但为复杂环境创建适应性的运动仍然很困难。基于学习的系统的进展为强大的腿部运动提供了希望，但挑战持续存在，例如在高速和不平衡的地面跟踪准确性，以及实际机器人的关节振荡。本文提出了一个新颖的培训框架，以通过强化学习采用两阶段的训练范式来应对这些挑战。通过整合命令课程学习，完善我们方法的预知和适应性，进一步构成了所提出的框架。此外，我们将Dreamwaq适应了我们的人形运动系统，并将其改进以减轻关节振荡。，我们实现了我们方法的SIM到真实传输。一系列经验结果表明，与最先进的方法相比，我们提出的方法的出色表现。
技能培训者：通过技能混合
摘要：人形机器人由于其灵活性和类似人类的文化而在各种环境和任务中跨越人类具有巨大潜力。然而，鉴于高维动作空间和双足体系统的固有不稳定，全身控制仍然是一个重大挑战。以前的作品通常依赖于具有计算昂贵的优化的精确动态模型，也可以通过广泛的奖励调整进行特定于任务的培训。在这项工作中，我们介绍了Skillblender，这是一个层次的强化学习框架，首先使用预先设计的密集奖励开发了一系列原始技能，然后重新使用并融合了这些技能，以完成更复杂的新任务，需要最小的特定于任务的奖励工程。我们对两个复杂的机车操作任务进行的模拟实验表明，我们的方法显着胜过所有基础，同时自然地将行为正规化以避免奖励黑客攻击，从而导致更可行的人类样运动。网站：https：//sites.google.com/view/wcbm-skillblender/。
kura - 人形足球比赛的扩展摘要儿童，Robocup 2024 Eindhoven
Khalifa科学技术大学以其最高排名而受到国际认可，是阿联酋的唯一大学，提供了全面的研究和学术课程，涉及阿联酋知识经济转变固有的战略，科学和工业挑战的全部范围。 Khalifa大学以其促进STEM领域的性别平等和多样性的努力而闻名。 大学非常关注可再生能源，航空工程，人工智能，机器人技术和健康科学等领域的前沿研究。 目标是为知识的发展做出贡献，并解决全球挑战。Khalifa科学技术大学以其最高排名而受到国际认可，是阿联酋的唯一大学，提供了全面的研究和学术课程，涉及阿联酋知识经济转变固有的战略，科学和工业挑战的全部范围。Khalifa大学以其促进STEM领域的性别平等和多样性的努力而闻名。 大学非常关注可再生能源，航空工程，人工智能，机器人技术和健康科学等领域的前沿研究。 目标是为知识的发展做出贡献，并解决全球挑战。Khalifa大学以其促进STEM领域的性别平等和多样性的努力而闻名。大学非常关注可再生能源，航空工程，人工智能，机器人技术和健康科学等领域的前沿研究。目标是为知识的发展做出贡献，并解决全球挑战。
基于图的能源杂种学习人形机器人>语音情绪识别
摘要：本文介绍了一种针对语音情感的新型基于图形的学习技术，该技术已专门针对人形机器人内的能源有效部署而定制。我们的方法论代表了可扩展图表示的融合，该图表源于图形信号处理理论的基础原理。通过研究循环或线图的利用，作为塑造强大的图形卷积网络（GCN）构造的基本成分，我们提出了一种方法，可以允许捕获语音信号之间的关系以解码复杂的情感模式和反应。我们的方法与诸如IEMOCAP和MSP -IMPROV之类的既定数据库进行了验证和基准测试。我们的模型优于稳定的GCN和普遍的深度图体系结构，证明了与ART方法论状态相符的性能水平。值得注意的是，我们的模型在显着减少了可学习参数的数量的同时，实现了这一壮举，从而提高了计算效率并加强其对资源约束环境的适用性。这种提出的基于图形的杂种学习方法用于人形机器人内的多模式情绪识别。其提供竞争性能的能力，同时简化计算复杂性和能源效率，这代表了一种新颖的情绪识别系统的新方法，可以满足各种真实世界的应用，其中人类机器人中情绪识别的精确性是一个关键的必要条件。
尽快：对模拟和现实世界进行一致学习敏捷的人形全身技能
训练补偿动力不匹配的三角洲（残留）动作模型。然后用Delta动作模型集成到模拟器中，以ASAP微调进行预训练的策略，以有效地与现实世界动力学对齐。我们在三种转移方案中尽快评估了ISAACGYM到Isaacsim，Isaacgym到Genesis和Isaacgym，以及真实世界的G1人类人体机器人。我们的方法显着提高了各种动态运动的敏捷性和全身协调，与Sysid，DR和Delta动力学学习基准相比，跟踪误差减少了。尽快实现了以前难以实现的高度敏捷运动，这证明了在桥接模拟和现实世界动力学中的三角洲动作学习的潜力。这些结果表明，可以开发出更具表现力和敏捷的人形生物的有希望的SIM到真实方向。
洞察人类和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）
数学建模是在其所有流中建模有效，有效的人工智能的最重要方面，例如，弱-AI，strong-ai，super-ai，super-ai，ultra-ai，hultohoid，bunderoid，bionic brain，cyborg，cyborg，enerative-a，机器学习，机器学习，机器视觉，图像处理，图像处理，自然语言处理，自然语言处理，深度学习，ANN，ANN，GP，GA等。与数学建模一起在其中适合映射的位置也是重要的考虑因素。对于某些逻辑，数学模型无法理解准确性的理论建模和映射也非常有用。因此，在我的论文[1]中，“针对人形和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）的见解”我同样使用了概念，无论有用的数学建模和映射和理论建模以及理论建模和映射和工程师“ Bionic Brain”用于使用ANN，GP，GA，GA，GA，GA和几种本质模型的“ Bionic Brain”。我向所有读者，学生，研究人员保证，本文非常有用，易于理解的数学和理论建模概念和映射仿生机器人机器人工程的仿生大脑，并涵盖所有分析，设计和开发必需品。
洞察人类和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）
数学建模是在其所有流中建模有效，有效的人工智能的最重要方面，例如，弱-AI，strong-ai，super-ai，super-ai，ultra-ai，hultohoid，bunderoid，bionic brain，cyborg，cyborg，enerative-a，机器学习，机器学习，机器视觉，图像处理，图像处理，自然语言处理，自然语言处理，深度学习，ANN，ANN，GP，GA等。与数学建模一起在其中适合映射的位置也是重要的考虑因素。对于某些逻辑，数学模型无法理解准确性的理论建模和映射也非常有用。因此，在我的论文[1]中，“针对人形和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）的见解”我同样使用了概念，无论有用的数学建模和映射和理论建模以及理论建模和映射和工程师“ Bionic Brain”用于使用ANN，GP，GA，GA，GA，GA和几种本质模型的“ Bionic Brain”。我向所有读者，学生，研究人员保证，本文非常有用，易于理解的数学和理论建模概念和映射仿生机器人机器人工程的仿生大脑，并涵盖所有分析，设计和开发必需品。
提示，计划，执行：通过量化模仿学习
摘要 - 近年来，强化学习和进化学习表现出了控制人形机器人运动的巨大潜力。但是，这些方法通常会为特定任务创建模拟环境和奖励，从而产生了多种策略和限制功能的要求，以解决复杂和未知任务。为了克服这些问题，我们提出了一种新颖的方法，将对抗性模仿学习与大语言模型（LLMS）相结合。这种创新方法使代理商可以通过单个政策学习可重复使用的技能，并在LLMS的指导下解决零拍摄任务。特别是，我们利用LLM作为战略规划师，通过理解特定于任务的提示，将先前学到的技能应用于新颖的任务。这使机器人能够以序列执行指定的动作。为了改善我们的模型，我们合并了基于代码的向量量化，使代理可以生成合适的操作，以响应LLM的看不见的文本命令。此外，我们设计了一般的奖励功能，考虑了人形机器人的独特运动特征，确保代理模仿运动数据，同时保持目标取向，而无需其他指导方向方法或策略。据我们所知，这是第一个使用单个学习策略网络和LLM作为计划者来控制人形机器人的框架。广泛的实验表明，我们的方法在复杂的运动任务中表现出有效和适应性的能力。
AI4Tech：X-AI启用X-Tech，具有类似人类，生成，分散的，人形和metavorse ai
摘要x-ai时代的特征是智力人类，自然，社会和人工（AI）的各种形式形式的协同作用。它代表了综合AI范式的生态系统，以及深度学习，大语言模型和生成AI应用的浮游生气的发展。x-ai对基本AI问题的辩论重新点燃：什么是AI？什么构成机器智能？在人工通用智能和类似人类的新时代，AI与业务和技术融为一体时有什么意义？本文旨在激发有关AI会议技术新时代的批判性思维，辩论和讨论，并通过X-AI启用X-Tech来塑造AI4Tech。我们探索X-AI和X-Tech的生态系统以及一般和领域的特殊AI4Tech领域。X-AI使X-Tech能够培养智能业务和智能技术的新时代。传统，人类般的，生成的，分散的，人形和元AI之间的协同作用解锁了克服先前的局限性，不可能，未知数以及对AI和技术的梦想的潜力。