摘要:导航研究中的一个难以捉摸的目标是建立一个智能代理,该智能代理可以理解包括自然语言和IM的多模式说明,并执行有用的导航。为了实现这一目标,我们研究了一个广泛有用的导航任务,我们称之为多模式指令导航,该导航带有恶魔之旅(MINT),其中通过预先录制的演示视频提供了先验的环境。视觉语言模型(VLM)的最新进展在实现这一目标方面表现出了有希望的途径,因为它展示了感知和推理多模式输入的能力。为了解决薄荷,我们提出了移动性VLA,这是一种层次视觉语言行动(VLA)导航政策,将环境理解和长篇小说VLM的常识推理能力结合在一起,以及基于拓扑图的强大的低级导航策略。高级策略由一个长篇小说VLM组成,该VLM将演示游览视频和多模式用户指令作为输入,以在旅行视频中找到目标框架。接下来,一个低级策略使用目标框架和构造的拓扑图来在每个时间步中生成机器人动作。我们在836M 2现实世界环境中评估了移动性VLA,并表明Mobility VLA在以前未解决的多模式指令中具有很高的端到端成功率,例如“我应该在哪里返回?”拿着一个塑料箱。可以在此处找到一个展示移动性VLA的视频:youtu.be/-tof Q8 5S
我们使自动OEM能够管理和实现各个业务领域的汽车转型。我们提供技术,连通性,数据功能和基础架构来发展运营能力,使自动制造商能够迎接支持缩放产品推出并全球执行高级汽车用例的全球执行以及开发合资企业以最大程度地提高市场机会的环境。我们进一步驱动Auto OEM的驱动值:
管理AI风险和绩效。代理商受现有风险管理要求的约束。本备忘录不会取代或取代这些要求,而是补充了这些要求。因此,本备忘录指导或指导机构适当地调整其收购政策和实践,以说明AI系统和服务的开发,培训和部署的独特方式。尤其是,该备忘录是通过建立与收购有关的实践来建立在OMB备忘录M-24-10上的,代理商必须实施,以确保有效部署所需的风险管理实践,以实现权利侵入和安全影响AI。这些包括旨在解决与隐私,安全性,数据所有权和权利有关的复杂问题的特定措施,以及与AI服务或系统的收购有关的互操作性3。需要或建议进行其他实践,以确保负责获得生成AI和AI支持的生物识别系统。
ni-ti3c2 mxene复合材料从酸和碱性培养基中的电化学氢进化反应的Ni-Metal有机框架(Gothandapani k。泰米尔·塞尔维·G。索非亚·詹妮弗·R。 Velmurugan v。; Pandaraj s。; Muthuramoorthy m。; Pitchaimuthu s。 Raghavan诉; Joseph Malathi A.C。; Alodhayb a。; Nirmala Grace A.
• Local and regional authorities need to move beyond their foundational framing activities, such as putting in place a forward-looking mobility vision and suitable regulatory frameworks and policies, toward enabling activities (i.e., steering and orchestrating roadmaps to facilitate the implementation of solutions that necessitate a multi-stakeholder approach to foster acceleration toward achieving system-level sustainable policy objectives)
•ebike补贴如何(与使用较差的常规运输系统上的花费$ 2/人英里,这是填充私人汽车的成本10倍)?•为什么不需要upzoning?(如加利福尼亚州 +明尼阿波利斯(Minneapolis)所允许的单户地段允许使用2个以上的单位)•为什么不对道路的全成本定价(5¢/mile),我们自己的排放(1至10¢/英里),停车(0.10至$ 1/小时)?•同行国家已经需要自动制动行人和限制器 + 25¢RFID标签用于车辆注册,在危险环境中自动执法,基于GPS的通行费(或基于里程表的读数)的板载加密狗(或者读取),以及各种车辆注册费和销售税,按尺寸和迁移水平,可提供尺寸和移民级别,提供零件,提供零件,以及更多。美国落后于同龄人。
□对长期停车位的需求将减少。在需要时使用完全自动驾驶汽车而不是拥有它们会更具吸引力。对操作驾驶决策以及AV的维护和服务的责任和决策将伴随着制造商/车队运营商。这将严重限制任何私人所有者的选择自由。在这种潜在的移动性中,车辆不会像今天的汽车那样停放23个小时。相反,汽车将提供运输服务。因此,在保持恒定公里驱动的情况下,车队的尺寸和停车位要求将减小。□直接在高级地点的旅行目的地的长期停车将变得不那么重要,因为AV不必在目的地停车。□因此,迄今为止最重要的控制工具是停车空间管理的效果降低。为了实现运输政策目标,在以下两个方面需要采取其他措施: