Google X垃圾分类机器人横空出世，再也不怕分不清干垃圾湿垃圾有害垃圾了

于 2019-11-22 12:21:21 发布
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Alphabet X的垃圾分类机器人通过模仿人类、与其他机器人学习及云端模拟训练，成功实现了在办公室环境中自动分类和回收垃圾，显著降低了错误分类率。采用Play-LMP算法和RCANs网络，机器人在短时间内提升了捡拾和操作技能，有望应用于日常生活中的各种复杂环境。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

郭一璞 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

从上海，到北京，每个城市都在搞垃圾分类。

干垃圾、湿垃圾、有害垃圾，猪不能吃、猪能吃、猪吃了会死……你是不是还在为这些垃圾分别是什么而苦恼呢？

要是能自动给垃圾分类就好了。

Alphabet X，就是之前孵化了无人车的Google X，终于造出了垃圾分类机器人。

这些机器人可以把垃圾分类、把分错类的垃圾放到正确的地方，还能在办公室里游走捡垃圾。

比如，放错地方的矿泉水瓶，机器人可以捡起来放到正确的地方去：

放错地方的易拉罐，也要让它和别的罐罐在一起：‍

他们在Alphabet公司的办公室测试后，发现这台机器人可以显著降低垃圾造成的污染，将本能回收利用却被送去垃圾填埋场的垃圾占比从20%降到不到5%

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无需CUDA代码给H100加速33%-50%，Flash Attention作者新作火了
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写内核代码时，第一个要解决的问题就是“怎么加载输入数据、存储结果”。工具分析了它的内存负载图和SASS代码，发现当每个SM要加载65k数据时，SM的资源被耗尽，结果就是大量寄存器溢出，还会频繁往HBM里回写数据，这才拖慢了速度。由于作者对硬件知识有清晰的理解，即使使用常规的3遍扫描softmax算法，也能轻松充分利用所有内存层级的每一个字节，实现“光速”级别的吞吐量。不过他还指出，在处理长度不超过约16384的序列时，PyTorch的torch.compile的性能数据能较轻松地得到优化，更接近理想状态。
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中科院“二氧化碳制糖”新成果全网热议！不依赖光合作用，“迈向深空前置技术”
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感知错误率降低30.5%：隐式感知损失让模型主动“睁大眼睛” | UIUC＆阿里通义
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近期有许多工作专注于提升强化学习再多模态场景中的应用，但大多集中在从数据（Data，Rollout）以及奖励机制（Reward）的设计，很少设计对于核心GRPO算法的改动。而PAPO训练的模型则正确识别了x是30度角对应的短边，得到了正确答案。为了在高-γ设置中更好地正则化KLprcp，PAPO团队引入了双重熵损失，这是一种有效的正则化方法，能够在保持性能的同时防止崩溃。在中等依赖任务中表现稳定；在评估多模态基准的视觉依赖程度时，PAPO团队发现，许多主流的多模态推理基准中实际上包含大量非“多模态”任务。
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奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
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