DrEureka de Nvidia supera a los humanos en el entrenamiento de sistemas robóticos
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Grande lengua modelos (LLM) puede acelerar EL capacitación de robótica sistemas dentro sobrehumano modales, de acuerdo a tiene A nuevo estudiar por científicos tiene NVIDIA, EL Universidad de Pensilvania Y EL Universidad de Texas, Austin.
EL estudiar presente doctora eureka, A técnico eso puede automáticamente crear premio las funciones Y aleatorización distribuciones para robótica sistemas. DrEureka se encuentra para Dominio Aleatorización Eureka. DrEureka solamente necesita A alto nivel descripción de EL objetivo Mancha Y Este más rápido Y Más eficaz eso diseñado por el hombre recompensas dentro transferir aprendió Estrategias desde simulado entornos tiene EL real mundo.
EL consecuencias puede estar excelente para EL movimiento rápido mundo de la robótica, cual tiene recientemente consiguió A renovado refuerzo desde EL avances dentro lengua Y visión modelos.
Sim a real transferirCuando diseño robótica modelos para nuevo Tareas, A política Este generalmente cualificado dentro A simulado medio ambiente Y desplegada tiene EL real mundo. EL diferencia entre simulación Y mundo real entornos, referido tiene como EL “sim a real” brecha, Este A de EL grande desafíos de no importa cual robótica sistema. Configuración Y sintonia FINA EL política para óptimo rendimiento generalmente necesita A pequeño de atrás Y adelante entre simulación Y mundo real entornos.
V. B. EventoEL AI Impacto Recorrido – san Francisco
Unirse Nosotros como Nosotros navegar EL complejidades de responsablemente integrando AI dentro negocio tiene EL Próximo detener de V. B. AI Impacto Recorrido dentro san Francisco. no lo hagas faltar afuera seguro EL suerte tiene ganar conocimiento desde industria expertos, red con compartiendo las mismas ideas innovadores, Y explorar EL futuro de genai con cliente experiencias Y optimizar negocio proceso.
Pedido A invitarReciente obras haber Reloj eso LLM puede combinar su vasto mundo conciencia Y razonamiento capacidades con EL la física motores de virtual simuladores tiene aprender complejo nivel bajo HABILIDADES. Para ejemplo, LLM puede estar usado tiene diseño premio las funciones, EL Componentes eso dirigir EL robótica reforzamiento aprendiendo (RL) sistema tiene encontrar EL correcto secuencias de Comportamiento para EL deseado tarea.
Sin embargo, una vez A política Este aprendió dentro simulación, transferir Él tiene EL real mundo necesita A trama de manual refinar de EL premio las funciones Y simulación configuraciones.
DrEurekaEL objetivo de DrEureka Este tiene usar LLM tiene automatizar EL intensivo humano esfuerzos requerido dentro EL sim a real transferir proceso.
DrEureka construido seguro eureka, A técnico eso estaba introducido dentro Octubre 2023. eureka acepta A robótica Mancha descripción Y usos A LLM tiene generar software implementaciones F...
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