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octo

基于transformer的通用机器人控制策略

Octo机器人政策AI模型预训练模型微调Github开源项目

Octo是一个基于transformer的扩散策略模型，通过80万条多样化机器人轨迹数据训练而成。该模型支持多个RGB相机输入，可控制各种机器人手臂，并接受语言命令或目标图像指令。其模块化注意力结构使其能高效迁移至新的传感器输入、动作空间和形态。项目提供预训练模型、微调脚本和评估示例，便于研究人员进行深入开发和应用。

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介绍相关项目
ACT - 基于模仿学习的低成本机器人解决方案
Action Chunking TransformerGithub低成本机器人分拣任务开源项目机器人手臂模仿学习
该开源项目适配250美元低成本机器人，采用Action Chunking Transformer (ACT)技术实现模仿学习。项目流程包括数据收集、策略训练和评估，非专业人士只需提供少量远程操作演示即可。使用RTX 3080显卡，30分钟内即可完成训练。项目旨在为机器人学习提供经济实惠的解决方案。
octopack - 代码大语言模型指令微调与评估工具集
CommitPackGithubHumanEvalPackOctoPack代码大语言模型开源项目指令微调
OctoPack是一个开源的代码大语言模型指令微调与评估工具集。它包含CommitPack数据集、OctoCoder和OctoGeeX模型、HumanEvalPack评估基准等关键组件。该项目提供数据处理、模型训练和评估的完整流程,助力研究人员开发和优化代码大语言模型。OctoPack的所有组件均可自由使用,为代码AI研究提供了宝贵资源。
OctoAI - 专业GenAI推理服务平台提供高效可靠解决方案
AI工具AI推理GenAIOctoAI企业级服务模型优化
OctoAI是专业的GenAI推理服务平台，提供高效可靠的生成式AI解决方案。支持最新优化模型和微调，可在SaaS或私有环境中构建应用。平台提供文本和媒体生成API，以及OctoStack部署选项。具有高达99.999%的运行时间，优化性能和成本，支持模型自定义。通过SOC 2 Type II和HIPAA认证，确保数据安全。
robotic-transformer-pytorch - RT1机器人控制Transformer模型的PyTorch实现
GithubRT1人工智能开源项目机器人变形金刚深度学习计算机视觉
本项目是Google Robotics团队RT1（Robotic Transformer）的PyTorch实现版本。RT1是一个结合视觉和自然语言处理的机器人控制Transformer模型。该实现包含MaxViT视觉主干网络和RT1核心模型，支持视频输入和文本指令处理。项目提供简洁API，实现了条件采样和跨注意力等功能，可应用于多种机器人控制场景。
octopus-v4 - 打造全球最大语言模型网络 提升开源AI表现
AI模型图谱GithubGraph of Language ModelsMMLU基准测试Octopus-v4专业模型开源项目
Octopus-v4项目构建大规模语言模型网络，集成专业模型并优化节点连接。通过开源协作提升AI性能，与闭源模型竞争。项目开放专业模型训练和推理代码，建立领域语言模型排行榜。Octopus-v4在MMLU测试中达到74.6%的成绩，优于多个主流模型。
ok-robot - 家庭环境中实现自主导航与操作的模块化框架
GithubOK-Robot室内导航开源框架开源项目机器人操作物体抓取
OK-Robot是一个零样本模块化框架，集成了先进的导航和操作模型，用于执行家庭环境中的取放任务。该项目在10个真实家庭中测试了170多个物体，成功率达58.5%。通过整合AnyGrasp抓取和VoxelMap开放词汇导航等技术，OK-Robot为家庭服务机器人研究提供了开放平台。
Otter - 基于MIMIC-IT数据集和OpenFlamingo的多模态模型
GithubMIMIC-ITOtter多模态开源项目指令微调视觉语言处理
该项目结合了OpenFlamingo模型和MIMIC-IT数据集进行多模态指令调优，拥有280万条指令-响应对，支持图像和视频内容的精确理解与互动。该项目还包括OtterHD模型，提升高分辨率视觉输入的细粒度解释，并推出MagnifierBench评估基准测试模型的微小物体识别能力。公开的代码可用于训练和预训练，并支持GPT4V的评估和Flamingo架构的多任务处理。
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
GithubRT-2人工智能动作模型开源项目机器人视觉语言
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。
OCTIS - 主题模型优化与比较的简便工具
GithubOCTISPython库主题模型开源项目贝叶斯优化预处理数据集
OCTIS 提供全面的主题模型预处理、训练和评估解决方案。通过贝叶斯优化方法，找到最佳超参数。支持经典和神经主题模型，并结合多种前沿评估指标。用户可以加载自定义或预处理数据集，支持Python库和简易Web仪表盘管理实验。
AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
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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。

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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。

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