布朗大学的机器人能一笔一划临摹出蒙娜丽莎,还能模仿你的笔迹

让大模型替机器人“掂量”物体:LLM 常识先验把实时物体级 SLAM 建图精度提升 36.8% 一句话评价:它没有发明新的几何表示,也没有更快的求解器,而是找到了一个被忽视的“免费信息源”——大模型脑子里的常识——并用因子图这个最朴素的接口把它接进了实时 SLAM,让“物体只有两三帧观测”这种原本必崩的局面变得可解。回头看,这篇论文的方法部件都很常规(椭球路标、一元先验因子、iSAM2),真正的贡献是一句判断:物体 SLAM 缺的不是约束的形式,而是约束的来源;而“椅子通常 45 cm 高、键盘是躺着的”这种知识,人类早就写成文字喂给大模型了。 阅读详情

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作者:宋欣仪


书面语言是人类区别于其他生物的重要特点,有的生物可以和人类一样彼此交谈,但是只有人类可以写下有自己风格的字符:精巧的汉字,复杂的花体字母,每个人的笔迹都是独一无二的。


但现在,布朗大学研究人员研制的新型机器人的已经可以做到凭借一己之力学会像人类一样写字和画图。



Atsunobu Kotani是布朗大学的本科生,他在老师的帮助下创建了一种深度学习算法,使机器人能够相当准确地确定使用哪种笔画,以及以何种顺序生成手写单词和手绘图像。


机器人最初使用日文进行训练,随后可以用算法“自学”,自行确定笔画顺序和位置,临摹出它未见过的语言中的单词,写出包括中文、英文、印地语、韩语、希腊语、乌尔都语的文字,复制字母和笔画的精确度可达93%。


机器人还可以复写一些简单的线条草图,完成了例如对蒙娜丽莎草图的临摹。在不远的未来,机器人就能在职场上帮我们记笔记、画流程图,成为我们的得力助手。

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