Effective Tuning Strategies for Generalist Robot Manipulation Policies

最新推荐文章于 2025-12-02 23:40:44 发布
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#人工智能 #深度学习 #机器学习 #算法

发表时间：Oct 2024

论文链接：https://readpaper.com/pdf-annotate/note?pdfId=2609030709939626752&noteId=2609030834543745536

作者单位：University of Adelaide

Motivation：Generalist robot manipulation policies (GMPs) have the potential to generalize across a wide range of tasks, devices, and environments. However, existing policies continue to struggle with out-of-distribution scenarios due to the inherent difficulty of collecting sufficient action data to cover extensively diverse domains. We observe that the performance of the resulting GMPs differs significantly with respect to the design choices of fine-tuning strategies.（主要研究的就是对具身模型的微调）

解决方法：In this work, we first conduct an indepth empirical study to investigate the effect of key factors in GMPs fi

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点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达来源：具身智能之心添加小助理：cv3d001，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附3D视觉行业细分群。扫描下方二维码，加入「3D视觉从入门到精通」知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门秘制视频课程、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，...
人工智能 | ShowMeAI资讯日报 #2022.06.08
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ShowMeAI资讯日报 2022-06-08 期，AI领域【工具&框架】【项目&代码】【博文&分享】【数据&资源】【研究&论文】最新动态关键词：文本数据分析高级可视化、数据科学家GitHub综合指南、DS速查集锦…点击阅读全文......
51c大模型~合集99
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最成功的≠最复杂的高端的食材，往往需要最朴素的烹饪方式。AI 发展到后半场「大雾散去」，如何让大模型的智力落实成执行力，智能体似乎成了业界的共同答案。从元宝到混元，各类智能体平台如雨后春笋般涌现。上个月，智谱发布 AutoGLM 的发布会上，智能体好像突破了次元壁，一句指令，就拿着手机在现场发了一个总计两万块钱的红包。我们正在见证一个重要的转折点：智能体正在将 AI 的能力从「能说会道」转变为「能做会干」。作为最强大模型厂商的有力竞争者，Anthropic 推出的智能体功能也着实惊艳了我们一把。
插件8：拼写检查
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dearbaba_1666的博客
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<?php // Plug-in 8: Spell Check // This is an executable example with additional code supplie
To this end, we introduce OpenVLA, a 7B-parameter open-source VLA that establishes a new state of the art for generalist robot manipulation policies.1 OpenVLA consists of a pretrained visually-conditioned language model backbone that captures visual features at multiple granularities, fine-tuned on a large, diverse dataset of 970k robot manipulation trajectories from the Open-X Embodiment [1] dataset — a dataset that spans a wide range of robot embodiments, tasks, and scenes. As a product of increased data diversity and new model components, OpenVLA outperforms the 55B-parameter RT-2-X model [1, 7], the prior state-of-the-art VLA, by 16.5% absolute success rate across 29 evaluation tasks on the WidowX and Google Robot embodiments. We additionally investigate efficient fine-tuning strategies for VLAs, a new contribution not explored in prior work, across 7 diverse manipulation tasks spanning behaviors from object pick-and-place to cleaning a table. We find that fine-tuned OpenVLA policies clearly outperform fine-tuned pretrained policies such as Octo [5]. Compared to from-scratch imitation learning with diffusion policies [3], fine-tuned OpenVLA shows substantial improvement on tasks involving grounding language to behavior in multi-task settings with multiple objects. Following these results, we are the first to demonstrate the effectiveness of compute-efficient fine-tuning methods leveraging low-rank adaptation [LoRA; 26] and model quantization [27] to facilitate adapting OpenVLA models on consumer-grade GPUs instead of large server nodes without compromising performance. As a final contribution, we open-source all models, deployment and fine-tuning notebooks, and the OpenVLA codebase for training VLAs at scale, with the hope that these resources enable future work exploring and adapting VLAs for robotics.翻译并理解这段话
03-14
好的，用户希望理解和翻译关于OpenVLA模型及其优势、训练方法和开源资源的段落。首先需要明确用户的需求是翻译并总结OpenVLA的介绍，包括参数规模、预训练方式、微调策略以及开源贡献。接下来要检查提供的引用内容，...
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
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在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
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摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
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向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
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在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
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【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
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特别值得注意的是不同类别的性能差异：phone类别的召回率达到0.462，明显高于car类别的0.286，这可能源于两个类别在训练数据中的分布差异、目标特征的明显程度等因素。值得注意的是，损失函数的下降过程并非单调的，而是存在一定的波动，这是梯度下降优化的正常现象。值得注意的是，虽然训练提前停止，但模型已经学习到了有意义的特征表示，这为后续的微调或迁移学习奠定了基础。的训练中，这些指标虽然数值较低，但这在小型数据集和有限训练时间的条件下是正常的，重要的是观察这些指标在训练过程中的变化趋势。
概率单位回归（Probit Regression）详解
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概率单位回归（）是一种基于正态分布累积函数的广义线性模型，专门用于分析二分类因变量与自变量之间的关系。该模型假设事件发生概率服从标准正态分布，通过回归系数建立解释变量与概率值的线性关系，输出结果表现为0-1之间的概率值。Probit回归作为统计学和机器学习中的重要工具，通过连接概率世界和正态分布，为分析二元响应数据提供了强大的方法论基础。从Bliss在1934年开创性的工作到Rosett和Nelson在1975年的扩展，Probit模型已在经济学、医学、生态学和市场营销等多个领域证明了其价值。💡。
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