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GSAM
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新研究详解锐度感知最小化算法的收敛性
一篇新研究论文探讨了锐度感知最小化（SAM）算法的收敛性，特别是其差距引导SAM（GSAM）变体。该研究从理论上证明，采用增大批量大小或衰减学习率（如余弦退火或线性衰减）可以实现收敛。数值比较表明，与使用恒定批量大小和学习率相比，增大批量大小的GSAM在最坏情况下的自适应锐度更低。
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机器人框架GSAM增强了铰接式物体操作能力
研究人员开发了GSAM，一个旨在改进铰接式物体操作的新机器人框架。该系统使用基于视觉的感知器和经过微调的、具有链式思考推理能力的VLM来优化物体感知。GSAM还包含一个交互约束函数生成器和一个用于轨迹规划的LLM，旨在防止碰撞并增强在各种物体类型和交互场景中的泛化能力。