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WAM-202601:LingBot-VA(用于机器人控制的因果世界建模)【自回归扩散框架:利用双流MoT架构将视频与动作统一到单个交错序列中(先预测视频再逆动力解动作)】【基于Wan2.2-5B】
Causal World Modeling for Robot Control用于机器人控制的因果世界建模摘要This work highlights that video world modeling, alongside vision-language pre-training, establishes a fresh and independent foundation for robot learning. Intuitively, video world models provide the ab
How to Learn a Programming Language
Steps 1 Decide your goal. Learning a programming language can be both quite interesting and challenging if you know what you have to accomplish. Even though university graduates study a lang
视觉特征-自监督-掩码特征预测【2025-06】:V-JEPA-2【100万小时互联网视频,每样本:4秒×4➜16帧】【Stage1:表征学习⮕Stage2:V-JEPA2-AC(自回归下一帧预测)】
图14 展示了在实验室1中,使用杯子进行抓取操作任务的起始和目标框架示例。对于抓取和带物体到达任务,模型仅看到一个目标图像。对于拾取-放置任务,除了最终目标外,我们还向模型展示两个子目标图像。第一个目标图像显示物体被抓取,第二个目标图像显示物体在目标位置附近。模型首先针对第一个子目标优化动作4个时间步,然后自动切换到第二个子目标进行接下来的10个时间步,最后针对第三个目标进行最后4个时间步。
Rapid learner skills(10)——How to quickly extract the best insights from a huge topic
How to quickly extract the best insights from a huge topic There are somgthing unnatural about how you are been taught to learn all your life. Consider a typical class. You show up and the professor hands you a syllabus. It lists all the topics you are goi
【202503】Wan:开放且先进的大规模视频生成模型【1.3B、14B】【支持对无限长度视频进行稳定的Inference】【Wan中的主要计算开销来自注意力机制】
wan: Open and Advanced Large-Scale Video Generative ModelsWan:开放且先进的大规模视频生成模型Wan Team, Alibaba Group Wan 团队,Alibaba GroupThis report presents Wan, a comprehensive and open suite of video foundation models designed to push the boundaries of video generation
视觉特征-自监督-掩码特征预测【2023-01】:I-JEPA【单上下文块编码器取可见特征;窄预测器接特征和多个目标块位置标记在特征空间算L2损失;目标编码器由上下文权重指数移动平均更新】
Abstract摘要本文展示了一种无需依赖手工设计的数据增强即可学习高度语义化图像表示的方法。我们提出了基于图像的联合 Embedding 预测架构(Imagebased Joint-Embedding Predictive Architecture,I-JEPA),这是一种用于从图像进行自监督学习的非生成式方法。I-JEPA背后的理念很简单:从单个上下文块中,预测同一图像中多个目标块的表示。引导I-JEPA生成语义表示的核心设计选择是掩码策略;
InternVLA‑A1.5:统一理解、潜在预见与动作,实现组合泛化
前面已经知道,一段视频经过 时空块嵌入(Tubelet Embedding) 之后,会从原始的视频帧转换成一个三维 时空 Token 网格(Spatio-temporal Token Grid)。例如 V-JEPA 中典型的输入:[16,224,224,3][16,224,224,3][16,224,224,3]经过大小为:2×16×162\times16\times162×16×16的三维 Patch Embedding 后,会得到:[8,14,14,de][8,14,14,d_e][8,14,14,de
视觉特征-自监督-掩码特征预测【2026-08】:JEPA-WAM【训练目标:①联合编码当前-未来观测②动作】【共享预测器:耦合①潜世界转移建模②连续动作生成】【测试时移除转移预测分支,仅留动作生成】
0.5。
Distilling the Knowledge in a Neural Network
提高几乎任何机器学习算法性能的一种非常简单的方法是,在相同数据上训练许多不同的模型,然后对它们的预测结果取平均值[3]。遗憾的是,使用整个模型集成进行预测较为繁琐,并目计算成本可能过高,难以部署给大量用户,尤其是在各个模型都是大型神经网络时。Caruana及其合作者[1]已表明,可以将一个集成中的知识压缩到单个模型中,从而使其更易于部署;我们使用一种不同的压缩技术进一步发展了这种方法。
π0.7:a Steerable Generalist Robotic Foundation Model with Emergent Capabilities
Figure 1: Fig. 1: We introduce π0.7\pi _ { 0 . 7 }π0.7 , a steerable generalist robot foundation model that can perform dexterous tasks across many tasks, environments, and robots. π0.7\pi _ { 0 . 7 }π0.7 is trained with diverse prompts that contain not
大模型安全研究论文整理 2026年版
知乎博主小红书博主GitHub数据集参考: 大模型越狱指令 (harmful questions) 数据集整理会思考的大模型更不听话,我的豆包失控了…让QwQ思考模型-不思考的小技巧qwen3的致命幻觉!大模型微调所有大模型都在讨好人类不要思考过程,推理模型能力能够更强丨UC伯克利等最新研究o3/o4-mini幻觉暴增2-3倍!OpenAI官方承认暂无法解释原因UC伯克利:让推理模型少思考,准确率反而更高了!一句话让DeepSeek思考停不下来,北大团队:这是针对AI的DDoS攻击慢思考准确率反降30%!普
π0:面向通用机器人控制的视觉-语言-动作流模型
Physical IntelligenceKevin Black, Noah Brown, Danny Driess, Adnan Esmail, Michael Equi, Chelsea Finn, Niccolo Fusai, Lachy Groom, Karol Hausman, Brian Ichter, Szymon Jakubczak, Tim Jones, Liyiming Ke, Sergey Levine, Adrian Li-Bell, Mohith Mothukuri, Suraj
Exercism,把编程练习从刷题变成工程化训练场
摘要: Exercism是一个专注于编程语言实践的免费学习平台,通过小型练习题和导师反馈帮助开发者提升编程熟练度。与LeetCode等刷题网站不同,它更注重语言习惯和基本功训练,覆盖82种语言(如ABAP、Python、Rust)。平台提供本地CLI和浏览器编辑器,支持自动化测试和真人代码评审。对ABAP开发者尤为实用,其练习题针对语法、数据结构等日常开发场景设计,弥补传统项目中缺乏系统化训练的问题。ABAP练习通过在线ABAP解释器(abaplint)运行,适合快速练习,但无法替代完整开发环境。Exerc
学习进程里停滞区间的生成 | 电报语言研究 —— 习惯层级的习得
……
《BiLSTM with Multi-Polarity Orthogonal Attention for Implicit Sentiment Analysis》论文阅读笔记
文章名:《BiLSTM with Multi-Polarity Orthogonal Attention for Implicit Sentiment Analysis》 作者Jiyao Wei a,1, Jian Liaoa,1, Zhenfei Yanga, Suge Wanga,b,∗, Qiang Zhaoa 年份 2019 1 Introduction 目前文本情感分析多分析带...
新手必看:Infineon Memtools烧录配置全流程(附常见错误解决方案)
本文为嵌入式开发新手提供了Infineon AURIX开发环境搭建与Memtools烧录的全流程实战指南。详细解析了ADS、DAS和Memtools三大核心工具的角色与协同关系,并重点讲解了Memtools的图形界面配置步骤、烧录操作流程,以及针对“无法连接设备”、“编程失败”等常见错误的系统性排查与解决方案,帮助开发者快速上手并规避典型陷阱。
BERT:用于语言理解的深度双向 Transformer 预训练
Abstract摘要我们提出了一种新的语言表示模型,称为 BERT,即来自Transformer的双向编码器表示。与近期的语言表示模型(Peters et al., 2018a;Radford et al., 2018)不同,BERT 旨在通过在所有层中联合利用左右上下文,从无标注文本中预训练深度双向表示。因此,只需添加一个额外的输出层,即可对预训练的BERT模型进行微调,从而为包括问答和语言Inference在内的广泛任务创建最先进的模型,而无需对特定任务的架构进行实质性修改。
03.Linux下目录动态扩容,以分配home的部分空间给root为例
本篇文章将介绍Linux下分配home目录的部分空间给root目录。大致思路:卸载home,解除其磁盘容量占用->扩容root,增加其磁盘空间->重建恢复home操作演示环境为CentOS系统,其他操作系统例如openEuler也可作为参考。01.Linux下目录扩容,以增加root目录的磁盘容量分配为例操作系统版本如下名称版本CentOS7.6+
Evo‑1:保持语义对齐的轻量级视觉‑语言‑动作模型
视觉-语言-动作 (VLA) 模型已成为一个强大的框架它统一了感知、语言和控制,使机器人能够通过多模态理解执行多样化的任务。然而,当前的VLA模型通常包含海量参数,并严重依赖大规模机器人数据预训练,导致训练过程中的高计算成本,以及实时推理的部署能力受限。此外,大多数训练范式往往会降低视觉-语言主干网络的感知表征,导致过拟合和对下游任务的泛化能力差。在这项工作中,我们提出了Evo-1,一个轻量级VLA模型,它在不进行机器人数据预训练的情况下,降低了计算量并提高了部署效率,同时保持了强大的性能。
Frida实战:如何逆向分析某电商App的doCommandNative函数(附完整Hook脚本)
本文详细介绍了如何使用Frida逆向分析电商App中的doCommandNative函数,涵盖动态注册识别、SO加固对抗及高级Hook脚本编写等实战技巧。通过完整Hook脚本示例,帮助安全研究人员深入理解JNICLibrary的关键函数逆向分析方法,提升移动应用安全研究能力。
PADS Layout新手必看:从元件摆放到地线处理的10个实用技巧
本文为PADS Layout新手提供了10个实用技巧,涵盖元件摆放、地线处理等关键环节。从功能模块化布局到高频信号处理,再到电磁兼容性设计,帮助初学者快速掌握PCB设计核心技能,提升Layout效率和质量。特别适合需要优化PADS Layout工作流程的设计师参考。
世界-语言-动作模型:统一世界建模、语言推理与动作合成
Yi Yang 1,2,†, Zhihong Liu 1,†, Siqi Kou 1,†, Yiyang Chen ¹, Yanzhe Hu³, Jianbo Zhou ⁴, Boyuan Zhao 5, Zhijie Wei 6, Xiao Xia 1, Xueqi Li 2,7, Pengfei Liu 1,2, Zhijie Deng 1,1SJTU, 2SII, HUST, 4SCUT, 5ECUST, 6SHU, 7NJUPT †Equal Contribution, †Corresponding
H无穷控制学习笔记——加权灵敏度H无穷控制问题
一、加权灵敏度H无穷问题 系统结构如上图所示。被控对象P的状态空间方程为(Ap,Bp,Cp,DpA_p,B_p,C_p,D_pAp,Bp,Cp,Dp),加权函数W1的状态空间方程为(A1,B1,C1,D1A_1,B_1,C_1,D_1A1,B1,C1,D1),加权函数W2的状态空间方程为(A2,B2,C2,D2A_2,B_2,C_2,D_2A2,B2,C2,D2),加权函数W3的状态空间方程为(A3,B3,C3,D3A_3,B_3,C_3,D_3A3,B3,C3,D3)。
微积分导读:从圆周率到导数与积分
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302.QoS实现工具之MQC
QoS 技术可以对网络中报文进行分类处理,根据优先级提供不同的差分服务,如何实现这种差分服务呢?我们有一种强大的配置方法 - 模块化 QoS 命令行 MQC(Modular QoS Command-Line)。下面就来介绍一下 MQC。
用 SAML 2.0 Bearer Assertion 配置 ABAP OAuth 2.0 令牌交换
摘要: SAP系统集成中,身份跨系统传递是关键挑战。OAuth 2.0的SAML 2.0 Bearer Assertion grant机制通过SAML断言换取访问令牌,实现安全身份传递。配置核心在ABAP的SOAUTH2事务码,需绑定可信SAML身份提供商(IdP)并指定访问范围。实际应用中,需确保SSL加密传输,正确配置SAML IdP信任关系,并为OAuth客户端分配专用系统用户。常见问题包括证书不匹配、权限配置不当等,需分层控制权限边界以保障安全。
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