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MotionMillion
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人形机器人“大脑”获得类GPT模型，处理20亿帧运动数据
研究人员推出AstraBrain-WBC 0.5，这是一种新颖的、类GPT的基础模型，专为人形机器人的通用大脑控制而设计。该模型利用了包含20亿帧人类运动数据的海量数据集，在执行新颖动作的零样本泛化能力方面，显著优于SONIC和TWIST等现有方法。该架构采用了因果Transformer，摒弃了传统的MLP，以更好地捕捉运动中的长期时间依赖性，使机器人能够以高精度和稳定性执行复杂且动态的运动。
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新的扩散模型通过自然语言增强人形控制
两篇新的研究论文介绍了用于通过自然语言控制基于物理的人形的高级扩散模型。SCRIPT 采用多阶段训练框架，结合了联合动作-状态-文本扩散 Transformer 和具有混合奖励的强化学习，以提高指令遵循和运动质量。MIND 采用多尺度意图扩散机制，使用行为意图作为文本命令和低级动作之间的桥梁，并展示了改进的语义对齐和物理合理性。