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Ankara University Tubitak-Cost动作...
作为安卡拉大学，我们定期评估和改进我们的研究政策，以确保我们的科学研究的连续性，并在国家和国际领域的学术成就中进一步提高我们的学术成就。在这种情况下，TübiTak-Cost（欧洲科学与技术合作）是一种重要的支持机制，可以携带从事我们大学中从事工作的科学家的工作，并增加他们将为我们的大学提供的科学贡献。成本行动鼓励通过将国际研究人员汇集到自己的领域来增加研究人员之间的知识和经验。因此，我们大学的科学家不仅会提高他们在国际舞台上的科学能力，而且还将由于他们的知识和知识而进一步提高我们的大学。 在这项研究中，为了为我们的大学科学家的国际学术表现做出贡献，其目的是评估成本行动的要求与我们学术单位的能力之间的遵守情况，并进行适当的配对。因此，我们大学的科学家不仅会提高他们在国际舞台上的科学能力，而且还将由于他们的知识和知识而进一步提高我们的大学。在这项研究中，为了为我们的大学科学家的国际学术表现做出贡献，其目的是评估成本行动的要求与我们学术单位的能力之间的遵守情况，并进行适当的配对。
在多层次和多部门气候动作上的高级开放
巴库的《联合国气候变化框架公约》（COP29）的第29届会议代表着集中精力进行变革性气候行动的关注时刻。城市，可持续的城市化，多层次和多部门气候行动以及城市气候融资将是COP29的前沿和中心，2024年11月20日致力于城市化和气候变化。第三次有关城市化和气候变化的部长级会议将是COP29总统主席主导的多部门行动途径（MAP）的高级开幕式活动，可在11月20日在阿塞拜疆巴库市举行的弹性和健康城市。它将以关于多层次气候行动的高级开放全体会议开始。高级开放将在可持续城市化以及多层次和多部门气候行动方面取得进展，然后将在1）绿色建筑和建筑物上有四个主题高级圆桌会议； 2）城市运输和基础设施； 3）城市的自然，健康和农业； 4）城市气候融资。更多信息：https：//unhabitat.org/cop29目标The High-Level Opening and the High-Level Roundtables are co-hosted by a broad range of partners, including the COP29 Presidency, the United Nations Human Settlements Programme (UN-Habitat), the State Committee on Urban Planning and Architecture of the Republic of Azerbaijan, United Nations Climate Change High-Level Champion on COP29, Ministry of Digital Development and Transport of the Republic of Azerbaijan, the United Nations Environment计划（UNEP），世界卫生组织（WHO），国际运输论坛和其他联合国机构，国际组织和多边发展银行在彭博慈善事业以及地方政府和市政当局选区（LGMA）的支持下，向UNFCCC提供了支持。
π0：视觉-语言-动作流模型
人工智能系统的形式和规模各有不同，有高度专业化的系统可以解决人类思维无法解决的复杂问题，比如预测蛋白质的构象 [ 21 ]，也有可以根据文本提示生成逼真的高分辨率图像或视频的系统 [ 40 ]。然而，人类智能超越机器智能的最大优势是多功能性：能够解决不同物理环境中的不同任务，同时对环境约束、语言命令和意外干扰做出智能响应。人工智能在实现这种多功能性方面最实质性的进展或许体现在大型语言和视觉语言模型 [ 1, 48 ] 中：这些系统先在网络上的大量且非常多样化的图像和文本语料库上进行预训练，然后使用更精心策划的数据集进行微调（“对齐”），以诱导所需的行为和响应模式。虽然这些模型已被证明具有广泛的指令遵循和解决问题的能力 [ 53 , 27 ]，但它们并不像人类那样真正地存在于物理世界中，它们对物理交互的理解完全基于抽象描述。如果这些方法要在人工智能系统方面取得切实进展，使其表现出人类所拥有的那种物理情境多功能性，我们将需要使用物理情境数据（即来自具身机器人代理的数据）对它们进行训练。灵活的通用模型可以执行各种机器人行为，具有巨大的实际意义，但它们也可能为当今机器人学习面临的一些最严峻的挑战提供解决方案，例如数据的可用性、泛化和鲁棒性。在自然语言 [ 1 ] 和计算机视觉 [ 39 ] 中，在各种多任务数据上预先训练的通用基础模型往往优于狭义的和专门的模型
气候动作监视器2024
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早期融合有助于视力语言动作模型更好地
摘要：视觉语言动作（VLA）模型的最新进展可以使机器人根据语言或基于目标的说明执行广泛的任务。这些VLA模型通常将文本和图像编码为脱节令牌，从而生成与给定指令保持一致的动作。这要求VLA模型同时执行视觉语言理解和精确的闭环控制，从而给他们带来重大挑战，以使其概括为新环境。然而，对比的预训练的VLM，例如剪辑，已经具有视觉对齐能力，这些功能被当前的VLA模型未被充分利用。在本文中，我们提出了早期的Fusion VLA（EF-VLA），这是一种新颖的VLA架构，通过执行早期融合来利用Clip的视觉理解，在传递到变压器政策之前，提取与任务指导相关的细粒度视力语言令牌。ef-vla保持VLM冷冻，允许其有效执行看不见的任务而无需进行精细调整，这通常会降低概括能力。仿真和现实世界实验表明，EF-VLA在不同任务上的最先进的VLA模型优于最先进的VLA模型，并且在看不见的环境中具有重要的概括能力。
气候动作和ISO标准
有效地应对气候危机并实现全球净零排放目标，加速能源密集型行业的脱碳至关重要。通过提供实施可持续实践和技术的统一框架，国际标准为减少碳排放，提高能源效率并过渡到清洁技术的明确指南。这些标准促进了温室气体（GHG）排放的测量，报告和验证，使行业能够跟踪脱碳目标的进度。使用公认的温室气体会计标准进一步确保排放数据的一致性和可比性，从而为未来的跟踪和报告创建了可靠的基准。此外，它们促进了跨境的低碳创新和最佳实践的采用，帮助行业满足国际气候目标，同时保持全球市场的竞争力。
气候变化的弹性和适应动作
南澳大利亚政府将确定，协调和促进实践行动，以实施国家和国家政策，以更好地理解和减少灾害风险，并增强我们地区，城市和社区的韧性。这项工作将支持气候适应与减少灾害风险政策的整合，并在政府以及商业，社区和家庭一级促进合作和合作的方法。
面对威胁的操纵：评估端到端视觉语言动作模型中的物理漏洞
摘要 — 最近，在多模态大型语言模型 (MLLM) 进步的推动下，视觉语言动作模型 (VLAM) 被提出以在机器人操作任务的开放词汇场景中实现更好的性能。由于操作任务涉及与物理世界的直接交互，因此确保此任务执行过程中的鲁棒性和安全性始终是一个非常关键的问题。在本文中，通过综合当前对 MLLM 的安全性研究以及物理世界中操作任务的具体应用场景，我们全面评估了面对潜在物理威胁的 VLAM。具体而言，我们提出了物理脆弱性评估管道 (PVEP)，它可以结合尽可能多的视觉模态物理威胁来评估 VLAM 的物理鲁棒性。PVEP 中的物理威胁具体包括分布外攻击、基于排版的视觉提示和对抗性补丁攻击。通过比较 VLAM 在受到攻击前后的性能波动，我们提供了关于 VLAM 如何应对不同物理安全威胁的通用分析。我们的项目页面位于此链接