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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。
在人形机器人NICO *
运动运动是机器人的基本功能，可以在环境中发挥作用。有两类运动运动的类别：（1）空间中的移动机器人导航，（2）使用机器人臂进行对象操纵，影响环境状态。在我们的研究中，我们正在使用半人体机器人NICO（Kerzel等，2017），这是在人类 - 机器人相互作用的背景下以右臂执行分配的任务所必需的（HRI，请参见图1）。任务的目标是确保机器人执行清晰的运动，即那些更好地揭示机器人意图的人。运动的合法性是文献中开发的一个概念（Stulp等，2015）。它可以被认为是值得信赖的HRI的先决条件之一，这是一个相对较新的研究领域（Kok and Soh，2020）。在这种情况下，类人形机器人代表了成功HRI的最合适选择，主要是因为人类倾向是肛门型机器人（Vernon and Sandini，2024）。
类人机器人运动计划方法：调查
抽象的人形机器人是复杂的动态系统。任何类型机器人应用都始于确定在已知或未知环境中执行给定任务的一系列最佳路径序列。本文批判性地审查了有关人形机器人多级运动和任务计划的三个关键领域的可用文献。首先是在为人类设计的环境中导航和操纵对象时的效率。在这里，该研究已被总结为行为克隆方法。第二是在动态和不可预测的环境中操作引起的扰动和碰撞的鲁棒性。在这里，整合到运动计划算法中的建模方法一直是许多研究类人运动平衡和动态稳定性方面的研究人员的重点。最后是实时性能，其中，机器人必须根据最新的感官数据调整其运动，以实现所需的相互作用和响应性。在这里，重点是机器人的机械结构和关节运动施加的运动学约束。解决限制优化问题的迭代性质，向前和运动学的计算复杂性以及适应快速变化的环境的要求，所有对实时性能构成了挑战。这项研究已经确定了当前趋势，更重要的是，在指出需要进一步研究的领域，研究差距。
具有人类意识的不朽仿生类人形生物机器人
将意识转移给人类的基本策略可能会在人类出生后开始，并且可以从小或个人开始，以输入最终使人形机器人成为具有指定意识的非有机仿生机器人。在将其意识转移到智能AI计算机之前，将身份分配给一个人很重要。在该交界处，他或她与基于AI -基于AI -IS的高级计算机嵌入了与个体的神经脑（神经元，轴突，树突和突触）集成在一起的计算机，以记录所有人类的运动和感知能力，甚至可能有意识的感觉或情感和情感和情感。因此，个人需要一种策略，将这些感觉表达给具有IA意识的居民智能计算机。在这里，配备IA意识的智能计算机观察并记录所有事件，因为儿童或个人
基于kinect的人形机器人的近距离
1.2 Benefits .......................................................................................................................................... 9
采用人形机器人的科技巨头
但是，使用当今的技术，高盛的研究预测了对结构化环境（如制造业）的人形机器人的巨大需求。可能包括用例，例如电动汽车组件和组件排序。行业研究表明，中国约有70％的制造业已经通过机械和自动化来完成。由于类人动物更加灵活，能够适应复杂的特征，因此高盛分析师认为他们可以扩大工业自动化市场。
现实世界中的人形运动，并进行增强学习
可以在各种环境中自主操作的人形机器人有可能帮助解决工厂中的劳动力短缺，协助老年人在家中并殖民新星球。尽管针对人形机器人的经典控制器在许多设置中都表现出了令人印象深刻的结果，但它们在概括和适应新环境方面具有挑战性。在这里，我们提出了一种完全基于学习的方法，用于实现世界人类人体机构。我们的控制器是一种因果变压器，它将本体感受观察和动作的历史记录为输入，并预测下一个动作。我们假设观察历史记录包含有关世界的有用信息，即强大的变压器模型可以在不更新权重的情况下使用其行为来调整其行为。我们在模拟中的随机环境集合上使用大型模型的大型模型学习训练了我们的模型，并将其部署到了Real-World零拍摄中。我们的控制器可以在各种室外地形上行走，对外部干扰稳健，并且可以在上下文中适应。