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Investigadores de UT Austin y AWS AI presentan un novedoso marco de IA ‘ViGoR’ que utiliza modelos de recompensa detallados para mejorar significativamente la base visual de los LVLM sobre líneas de base previamente entrenadas

La integración de la comprensión del lenguaje natural con la percepción de imágenes ha llevado al desarrollo de modelos de lenguaje de visión grande (LVLM), que muestran capacidades de razonamiento…

¿Cómo pueden las representaciones visuales previamente entrenadas ayudar a resolver la manipulación a largo plazo? Conozca Universal Visual Decomposer (UVD): un método listo para usar para identificar subobjetivos a partir de videos

En el artículo de investigación “Universal Visual Decomposer: Long-Horizon Manipulation Made Easy”, los autores abordan el desafío de enseñar a los robots a realizar tareas de manipulación a largo plazo…