RT-2

基于PALM-E构建的下一代机器人模型，集成了视觉编码和语言嵌入

RT-2 机器人视觉语言动作模型人工智能 Github 开源项目

RT-2是基于PALM-E构建的下一代机器人模型，集成了视觉编码和语言嵌入。该模型利用大规模网络数据集和机器人数据，能够将视觉和语义线索转换为机器人控制动作。RT-2的架构易于部署，简化了多重感官数据的处理，提高了行动预测的效率。其广泛的应用场景包括自动化工厂、医疗保健和智能家居。通过详细的安装步骤和使用示例，用户可以轻松集成该模型到现有系统中。

访问官网

Github

介绍相关项目

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - 量化模型支持多分辨率视觉理解

GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频理解

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4是一款量化视觉语言模型,支持多分辨率图像和20分钟以上视频理解。模型具备复杂推理能力,可应用于移动设备和机器人操作。支持多语言理解,包括欧洲语言、日语和韩语等。采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术,在视觉理解基准测试中表现出色。

TensorFlowTTS - TensorFlow 2驱动的多模型实时语音合成系统

GithubTensorFlowTTS多语言支持实时处理开源项目模型优化语音合成

探索TensorFlowTTS：快速、灵活的多语言语音合成平台，采用最新技术如Tacotron-2、MelGAN，可部署于移动设备，助力全球开发者创造多语种语音应用。

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2-VL模型：支持多语言的视觉理解与设备自动化

GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态多语言支持开源项目模型自动操作视频理解

Qwen2-VL模型具备多种新特性，包括对图像及长视频的高性能理解能力，以及多语言文本支持。该模型通过M-ROPE机制进行多模态处理，并在性能基准测试中，展示了其量化优化后的准确性和速度。这一特性让其能广泛用于移动设备和机器人等自动化操作。

RETRO-pytorch - 基于PyTorch的RETRO检索增强语言模型

GithubPytorchRETRO开源项目检索增强语言模型深度学习神经网络

RETRO-pytorch是一个基于PyTorch实现的检索增强变换器(RETRO)模型。该项目通过高效的检索机制,在仅使用GPT-3十分之一参数的情况下实现相当性能。项目利用autofaiss构建索引和计算最近邻,并支持将模型扩展至1000层。此外,RETRO-pytorch还提供了便捷的训练包装器和数据集类,大大简化了模型训练流程。

R2R - 在生产环境中构建、扩展和管理面向用户的检索增强生成应用程序

GithubR2RRetrieval-Augmented Generation多模态支持开源项目混合搜索知识图谱

R2R旨在弥合本地LLM实验与可扩展的生产级检索增强生成（RAG）应用之间的差距。R2R提供最新的RAG技术，基于RESTful API构建，使用简便。其主要功能包括多模态支持、混合搜索、图形RAG、应用管理、可观察性、可配置性和扩展性。通过R2R仪表板用户界面，可直观管理和分析RAG引擎性能。

Open-LLaVA-NeXT - 多模态大语言模型实现视觉语言对齐和指令微调的开源项目

AI模型评估GithubLLaVA-NeXT多模态模型开源实现开源项目视觉语言训练

Open-LLaVA-NeXT是一个复现LLaVA-NeXT系列模型的开源项目。它提供开源训练数据和检查点，基于LLaVA代码库进行修改。该项目支持CLIP-L-336视觉编码器以及Vicuna-7B和LLaMA3-8B等语言模型。通过特征对齐和视觉指令微调两个阶段的训练，Open-LLaVA-NeXT实现了多模态能力，在多项评估任务中表现优异。

AutoAct - 自主规划驱动的智能体学习框架

AutoActGithub人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理

AutoAct是一个创新的智能体学习框架，无需大规模标注数据或闭源模型。该框架通过自主规划合成轨迹，并自动分化子智能体群组完成任务。实验结果显示，AutoAct在多种语言模型上的表现与强基线相当或更优。这种方法为智能体学习提供了高效、可复现的新途径。

robotic-warehouse - 多智能体仓库机器人协作模拟环境

GithubGymnasium动作空间多机器人仓库奖励机制开源项目强化学习

robotic-warehouse项目是一个多智能体强化学习环境，模拟仓库中多机器人移动和配送货物的场景。该环境可配置仓库大小、机器人数量、通信能力和奖励设置，支持部分可观察性、离散动作空间和碰撞动力学。研究人员可使用此环境测试和比较不同的多智能体算法，为仓库自动化研究提供了灵活真实的测试平台。

blip2-opt-2.7b - 集成图像理解与语言生成的视觉语言模型

BLIP-2GithubHuggingface图像描述图像识别开源项目模型自然语言处理视觉问答

BLIP-2 OPT-2.7b是一款结合CLIP图像编码器、查询转换器和OPT-2.7b语言模型的视觉语言系统。该模型能够进行图像描述、视觉问答和图像对话等任务，通过独特的查询转换器架构实现了高效的图像理解和文本生成。BLIP-2在图像-文本处理领域展现出广泛应用前景，但也存在潜在偏见和局限性，需要在实际应用中谨慎评估。

Qwen2-VL-2B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2-VL推动多模态与自动化的跨语言视觉处理进步

GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态多语言支持开源项目机器人人工智能模型视频理解

Qwen2-VL具备先进的多模态处理能力，支持高分辨率图像和长时视频理解，适用于视频问答及自动化设备控制。支持包括欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语等多语言文本理解。更新的分辨率处理和位置嵌入技术提升了视觉感知性能。

相关项目

项目侧边栏1

项目侧边栏2

推荐项目

Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com

@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号