国外购物网站有哪些自己有网站怎么做点卡

国外购物网站有哪些,自己有网站怎么做点卡,梧州论坛,乌市正规网站建设1、前沿 传统的机器人学习范式通常依赖于为特定机器人和任务收集的大规模数据#xff0c;但由于现实机器人硬件固有的局限性#xff0c;采集用于通用任务的数据既费时又昂贵。如果能够预训练一个基于异构机器人数据的通用机器人策略#xff0c;并仅需极少监督进行微调#…1、前沿传统的机器人学习范式通常依赖于为特定机器人和任务收集的大规模数据但由于现实机器人硬件固有的局限性采集用于通用任务的数据既费时又昂贵。如果能够预训练一个基于异构机器人数据的通用机器人策略并仅需极少监督进行微调那么这将对实现真正泛化的VLA模型具有重要意义。本文提出了 Dita一种扩散Transformer策略 (Dita)。Dita充分利用了 Transformer 架构从而确保了在大规模跨机体数据集上的可扩展性。它融合了上下文条件机制和因果 Transformer能够自发对动作序列进行去噪从而实现以图像标记直接作为条件的动作去噪。最核心的创新在于动作生成模块。传统方法通常是将视觉信息和语言信息融合成一个抽象的表示然后用一个小型网络来生成具体的动作。但Dita采用了完全不同的策略它让一个大型的Transformer网络直接处理所有信息包括视觉观察、语言指令、时间信息以及需要生成的动作利用上下文条件使得去噪后的动作能够与历史观测中原始的视觉token实现细粒度对齐从而明确建模了细微的动作变化和环境差别。左图具有离散化动作的常见机器人Transformer架构例如robot Transformer和OpenVLA。例如OpenVLA将连续的7 维动作维度离散化为 256 个区间bin。将256个动作bin映射到LLM词表中的空闲token位置从而让 LLM 能把动作预测当作“生成 token”的过程然后对每个动作维度执行区间→连续值的映射转换。action_valuebin_id/255.0*action_rangeaction_min中间头具有扩散动作头的Transformer架构它在因果Transformer的每个嵌入上用小网络条件对单个连续动作进行去噪例如Octo和π0。π0采用预训练的VLM处理图像和文本(比如人类指令)输入采用Diffusion Head处理机器人特定的输入(比如机器人的状态)和输出(比如预测的机器人动作)右图Dita架构上下文动作去噪。2、 方法与架构设计2.1 多模态输入与特征提取语言输入利用预训练且冻结的CLIP模型对自然语言指令进行编码。图像输入第三人称相机图像作为输入大小被调整为224×224通过预训练的 DINOv2 模型提取图像特征。由于DINOv2是在网络数据上训练的以端到端的方式与Dita一起共同优化DINOv2参数。采用从头开始训练的深度为4的Q-Former模型它将图像特征的维数降低到32维在每个块内注入文本token作为FiLM条件用语言信息增强图像特征2.2 动作预处理与表示将末端执行器的动作表示为7维向量3维平移、3维旋转、1维夹爪状态。使用零填充使动作向量与图像和语言特征维度对齐。在训练过程中仅对7维动作向量加入噪声通过扩散去噪优化模型2.3 Transformer架构的扩散模型核心思想利用Transformer架构的扩散模型对连续域上的动作序列进行去噪而不是使用小型的去噪头网络或是单独对动作token进行去噪上下文条件化将语言、图像及时间戳嵌入与噪声化动作序列拼接输入因果 Transformer 模型。模型结构采用类似 LLaMA 风格的结构共 12 个自注意力层。模型总参数量334M其中可训练参数约 221M。训练目标最小化噪声预测的均方误差MSE使模型学会从历史观察中恢复正确的动作变化action delta。2.4 扩散过程与训练目标去噪网络Eθ(ClangcobstxtE_θ(C_{lang}c_{obs}tx^tEθ​(Clang​cobs​txt基于因果transformer构建其中cobsc_{obs}cobs​表示图像观察clangc_{lang}clang​表示语言指令。Dita的优化目标是使xtx^txt和x^t\hat{x}^tx^t之间的均方误差MSE损失最小化训练时采用 DDPM 扩散目标共加噪1000步。推理时采用 DDIM 加速仅需20步去噪即可获得准确动作预测。每次去噪过程中模型根据当前带噪动作和条件信息预测噪声向量并按照预设噪声调度器更新动作从而兼顾去噪效果与实时性。2.5 数据集与预训练细节采用Open X-EmbodimentOXE跨平台数据集进行预训练数据涵盖不同机器人平台、摄像头视角和任务场景。通过动作归一化与过滤处理保证数据质量。使用AdamW优化器在32块NVIDIA A100 GPU上进行总训练步数10万步每块GPU的批大小为256。3、结论与展望Dita 提出了一种全新的通用机器人策略架构利用 Transformer 扩散模型和上下文条件化方法有效解决了多模态输入条件下机械臂的连续动作生成的问题。其主要优势体现在以下几个方面模型设计简单高效仅需单一第三人称摄像头输入通过联合多模态特征提取与扩散去噪模型结构紧凑334M 参数且易于扩展。强大的泛化能力利用跨平台、跨任务的大规模数据OXE 数据集进行预训练模型在SimplerEnv、LIBERO、CALVIN、ManiSkill2 等仿真平台上均取得领先表现通过 10-shot微调在真实机器人实验中展现出优异的适应能力。对长程任务的优秀建模采用扩散模型直接对连续动作序列进行去噪能够捕捉动作变化的细微差异在多步骤、复杂操作任务上明显优于传统方法。鲁棒性与扩展性大量消融实验表明模型对输入观测长度、轨迹长度及去噪步数等关键参数具有良好的鲁棒性。架构设计允许方便地融合更多传感器输入如腕部摄像头、机器人状态、触觉反馈等为未来研究提供了较大灵活性。总的来说Dita 为通用机器人策略学习提供了一个干净、轻量且开源的基线模型其优异的少样本适应能力与长程任务处理能力预示着未来在机器人控制、视觉语言交互等方向上具有广阔的应用前景。该方法不仅在仿真环境中取得显著进展也在实际机器人平台上通过 10-shot 微调成功转移到复杂任务场景展现了跨域泛化能力。