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具身学习最新视觉报道_具身认知理论(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

具身学习

具身智能面试：强化学习篇在具身智能机器人公司，强化学习无疑是一个热门话题。然而，拥有强化学习经验的人才大致可以分为两类：一类是那些上过相关课程，理论功底扎实，甚至做过理论研究，但可能没有接触过真实机器人的人；另一类是那些在四足或其他机器人上做过sim2real，深谙reward设计和参数选择的人。这两类人都是我们非常喜欢的，前者希望他们有很好的编程能力，后者则希望他们能深入理解算法本身。在面试中，我会问一些关于强化学习的问题，比如： 𐟤” 请你详细解释一下policy gradient，并说明为什么可以对一个标量的期望求导。我认为这是每个认真学过强化学习的人都会的。 𐟤蠥œ脄PG中，deterministic的含义是什么？TD3对DDPG有哪些改进，每一项改进的目的是什么？这里更偏重于概念理解。 𐟑€ 对于声称精通PPO的同学，我会问GAE是怎么计算的，它代表了什么？这个问题我很喜欢考，因为我想看看大家是不是只是git clone了代码。 𐟧 对于熟悉离线强化学习的同学，我会问能否讲讲IQL的原理？IQL非常神奇，还可以进一步追问CQL相关的问题。这些问题可以帮助我更好地了解应聘者的强化学习知识和技能。希望这些信息对大家有所帮助！

具身智能机器人面试：你准备好了吗？嘿，想加入具身智能/机器人公司的小伙伴们，面试准备好了吗？这家公司可是技术栈丰富得很，从硬件到软件，再到人工智能算法和架构，样样都得懂。今天我就来分享一些我经常在面试中问的问题，顺便也督促自己更新题库！技术面试三大板块 𐟧 一般来说，我会把技术面试分成三个板块：深度学习基础、强化学习基础/模仿学习、机器人学基础。听起来是不是有点高大上？别急，咱们一个一个来。深度学习基础 𐟓ˆ 深度学习可是具身智能的基石。我会问一些基础问题来筛选掉那些只会调包的候选人。比如：模型在推理之前的torch.eval()到底有什么用？对模型行为有什么影响？ Batchnorm在推理时会有怎样的变化？和dropout有什么区别？优化神经网络时的Momentum是什么？有什么作用？强化学习/模仿学习 𐟤– 这部分主要是为了了解候选人对强化学习和模仿学习的理解。问题可能包括：强化学习中的奖励函数如何设计？模仿学习中的专家数据怎么获取？机器人学基础 𐟤–𐟔犦œ€后一部分是关于机器人学的基础知识。我会问一些关于机器人运动学、动力学和感知的问题，比如：机器人的正逆运动学怎么解？如何通过传感器获取环境信息？如何实现机器人的路径规划和导航？小贴士 𐟒ኊ这些题目其实都不难，只要你亲自写过代码、看过文档、学过深度学习课程，基本都能答上来。但如果你只是跑别人的项目仓库，那就有点危险了。具身智能离不开深度学习基本功，有了扎实的基础，才能自己写出高效的代码，并且做出本质的修改。好了，今天就分享到这里。过几天我会再来更新一些强化学习方面的面试问题，敬请期待！𐟚€

𐟤–具身/人形机器人：新产业风暴的先兆 𐟌꯸ 具身/人形机器人是当今科技领域的一场大运动，推动着新产业的飞速发展。尽管有些人认为这只是泡沫，但这种技术无疑是国之重器，具有重要的战略意义。 𐟒ᠥ•†业化并非一夜之间就能实现，许多技术尚未完全商业化，但它们在国家和社会的层面上具有极高的价值。因此，我们应该以开放的心态去研究和探索，而不是盲目质疑或忽视。 𐟤 与其消极对抗，不如积极参与，共同学习进步。在这个领域，我们还有很多需要了解和掌握的知识。只有通过合作和交流，我们才能更好地把握机遇，迎接新产业的挑战。 𐟓š 如果你对人形机器人感兴趣，欢迎加入我们的开源社区，一起探讨和研究。让我们共同探索这个充满无限可能的领域，为未来的科技发展贡献力量。

由教育部具身学习课题组、北京基教研中心、北京市学习科学学会、北京怀柔区教委联合主办的第七届全国学习科学友善用脑课堂教学改革展推活动今天将在怀柔区的中学、小学拉开帷幕。怀柔区教委为了开展好这次活动做了大量细致的工作，为此昨天下午我和记书一起去了怀柔教委，拜访了徐主任和张科长，我们同张科长就工作细节进行了探讨，很多具体问题很快得到了落实。我们向徐主任汇报了工作整体情况，一切工作准备就序。来自北京各个区县和深圳的47名授课教师，经过区域推荐和审核，今、明两天将为怀柔区的老师献上他的友善用脑课堂教学改革课，老师们互相砌磋，将进一步推进学习科学友善用脑在课堂上的实践应用。这次上课的老师既有年轻新秀，也有特级正高；参展教师的多样化说明了在深入推进课堂教学改革的过程中，学习科学友善用脑的理念越来深入人心，友善用脑138范式将成为理念与课堂教学中转换的重要环节和抓手，为一线教师课堂教学改革搭建转换桥梁。感谢怀柔教委的领导和各个学校的老师，感谢为课堂教学改革努力探索和付出的每一个教育工作者，预祝展推活动圆满成功！

𐟤–机器人大模型中的具身智能体类型 𐟑€在机器人大模型的研究中，具身智能体是不可或缺的一部分。以下是一些常见的具身智能体类型： 1️⃣ 双足、双手、有手指的智能体𐟤– 这类智能体可以进行复杂的任务学习，如模仿人类的动作，非常适合进行WBC（步行基元控制）研究。 2️⃣ 双足、有手臂、无手指的智能体𐟤œ 例如Agility Robotics的Digit，它通常用于WBC相关的研发和简单的搬运任务。 3️⃣ 轮式双手机械臂智能体𐟛𕰟䲊这类智能体具有自主移动能力，通过双手可实现复杂的操控任务，非常适合在需要自主移动和复杂操控的场景中使用。 4️⃣ 四足单手机械臂智能体𐟐𞰟䗊通过四足进行自主移动，同时具有一定的操控能力，可进行navigation和操控等复杂的多任务学习。 5️⃣ 轮式单手机械臂智能体𐟛𕰟䚊这类智能体也具有自主移动能力，底盘较高，适合户外移动，同时完成复杂的多任务学习。 6️⃣ 轮式小车智能体𐟛𕰟š— 它具有一定的自主移动能力，但不具有操控能力，常用于navigation相关的研究。 7️⃣ 不可移动机械臂智能体𐟤–𐟚늨🙧𑻦™𚨃𝤽“一般不具有自主移动能力，主要做抓取、分拣类任务的规划控制学习。这些不同类型的具身智能体，为机器人大模型的研究提供了丰富的可能性。𐟎‰

孙长银副主席赴省科协定点帮扶县霍邱县宣讲新质生产力 9月28日，省科协副主席、安徽大学校长孙长银赴省科协定点帮扶县霍邱县，在蓼城大讲堂知识讲座暨县委理论学习中心组（扩大）学习会议上，围绕宣传贯彻党的二十届三中全会精神，以《具身共生、以智提质——“人工智能+”赋能地方产业高质量发展》为主题作专题科普报告。报告围绕贯彻落实党的二十届三中全会关于健全因地制宜发展新质生产力体制机制的要求，以深入浅出的方式，从新质生产力发展、定义与内涵，人工智能到具身智能，新质生产力的实现与国家区域科技创新中心的建设，以及安徽大学校地合作服务地方高质量发展等四个方面，宣讲新质生产力对科技、经济和社会发展的巨大影响和积极作用。孙长银特别指出，人工智能正在引领新质生产力的发展，逐渐渗透至我们生活的方方面面，激励新兴产业崛起、传统产业转型升级，展望未来，人工智能将引领我们走向更加美好的明天。与会同志一致认为，本次报告为霍邱县广大干部进一步深入学习领会习近平总书记关于发展新质生产力的重要论述、深刻领悟习近平经济思想的最新成果提供了有益的指导和帮助，纷纷表示要立足各自岗位，充分发挥资源优势，积极谋划创新，发展新质生产力，推动短板产业补链、优势产业延链、传统产业升链、新兴产业建链，实现县域经济的高质量发展。霍邱县委理论学习中心组（扩大）成员，各乡镇、开发区（合霍现代产业园）党政领导班子成员，县直单位及城区正科级事业单位领导班子成员（含现代产业园局办主要负责人），驻外招商联络处全体人员、部分垂直管理单位负责人及青年干部培训班和新任职科级干部培训班全体学员约700人聆听报告。本次活动也是落实《关于进一步发挥省科协常委作用的实施意见》和《安徽省科协定点帮扶六安市霍邱县和叶集区洪集镇唐畈村2024年工作计划》的一次务实举措。来源：安徽省科协

具身智能入坑指南：强化学习篇嘿，大家好！今天我们来聊聊具身智能的入门项目，特别是强化学习部分。强化学习可是个大家族，有很多不同的分支，比如视觉强化学习、离线强化学习、真机强化学习、sim2real等等。由于篇幅有限，咱们先挑几个重点来说说。路径2：强化学习 𐟚€ 首先，推荐大家去看看openai的spinup代码库，市面上的强化学习代码库真的很丰富，这个绝对是个不错的起点。强化学习分支一：sim2real 𐟤– 这个分支主要是把模拟环境中学到的技能应用到真实环境中。比如，四足机器人可以参考MIT的开源项目walk these ways，机械臂的话，可以看看我们组的maniwhere项目的开源代码。还有斯坦福的Transic，也是强化学习sim2real的代表作。强化学习分支二：视觉强化学习 𐟑€ 视觉强化学习也是个大方向。我个人建议从效果比较好的DrQ-v2开始，它其实只是加了数据增广。之后可以看看泛化性方面的一些研究，比如王小龙老师的SVEA，还有我们组的PIE-G。在数据效率上的工作也有很多，比如DrM和谷歌的BBF。小结 𐟓 强化学习真的是个广阔的领域，论文多得数不过来。未来有机会我会再来填坑，进阶版的内容。希望更多人能一起加入具身智能的研究，大家一起加油吧！#具身智能

斯坦福新基准，助机器人学习斯坦福大学和得克萨斯大学奥斯汀分校等机构的研究团队，推出了一项名为BEHAVIOR-1K的机器人技术综合模拟基准。该基准旨在通过1000种日常活动的定义，以及一个逼真的模拟环境，来推动具身人工智能的发展。 BEHAVIOR-1K包含两个主要部分。第一部分是对1000种日常活动的定义，这些活动基于50个场景（如房屋、花园、餐厅、办公室等），并标注了丰富物理和语义属性的物体。第二部分是OMNIGIBSON，这是一个模拟环境，通过对刚体、可变形体和液体进行逼真的物理模拟和渲染，来支持这些活动。实验表明，BEHAVIOR-1K中的活动需要长视距操作和复杂的技能，这对最先进的机器人学习解决方案来说仍然是一个挑战。为了校准模拟与现实之间的差距，研究团队进行了一项初步研究，将模拟公寓中使用移动机械手学习到的解决方案转移到现实世界中。研究团队希望BEHAVIOR-1K的以人为本的特性、多样性和现实性能，在具身人工智能和机器人学习研究中发挥重要作用。

某公司：当前，公司已在业界首次实现基于国产化星火大模型在人形机器人上的拉通，实现面向复杂任务的理解、拆解规划，成功率达到 95%；突破端到端强化学习运动控制及具身智能核心技术，并成功在人形、四足、轮足机器人上进行实践应用；当前以场景为牵引持续构建机器人任务数据集，同时，公司在机器人领域，目前已经赋能近 400 家以人形为主的机器人客户。老周：这么正宗的机器人概念，股价就是不涨，不涨不敢买啊。

汉王科技（002362）：AI具身智能+脑机接口+机器人#今日看盘##股市##股票# （1）公司依托天地大模型，形成了多个AI Agent（智能体）并落地应用。AI 办公助手、AI 健康助手、AI学习助手赋能公司手写电纸本、AI 柯氏音血压计、电纸学习本等智能终端，实现智能话稿整理、会议纪要生成、医学化验报告智能解读、AI作文批改等功能。（2）公司作为全球笔触控技术领域的引领者，拥有包括手写识别技术、无线无源电磁触控技术、主动电容笔技术等多项自主研发核心技术，产品及解决方案在智能人机交互领域的笔迹输入和识别市场始终占据领导地位。（3）公司布局智能机器人领域，先期将仿生扑翼飞行机器人的研发与应用作为公司战略发展方向，力争实现仿生扑翼飞行机器人的落地应用。