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ALPL
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机器人建造使用人工智能自适应地建造结构
研究人员开发了一种新颖的机器人建造强化学习方法，该方法无需僵化的预定义计划。该方法通过操作图结构状态表示和混合动作空间来适应性地生成建造序列，允许离散块选择和连续放置。该系统名为 HSAC，在模拟中表现出比以前的混合 PPO 方法更优越的性能和样本效率，并在物理双机器人设置上成功进行了验证，用 3D 打印块建造了一个跨度拱。
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新的HopS方法改进了具有部分标签的视觉语言模型的提示学习
研究人员开发了一种名为整体最优标签选择（HopS）的新方法，用于在仅有部分标签可用时改进视觉语言模型的提示学习。HopS采用两种策略：一种基于最近邻及其softmax分数识别最可能标签的局部过滤器，以及一种使用最优传输将采样分布映射到候选标签分布的全局目标。在八个基准数据集上的实验表明，HopS在部分监督下始终能提高性能，优于现有方法，并为弱监督场景提供了实用的解决方案。