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Sparsh Sharma
Sparsh Sharma
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新型触觉基础模型旨在推进具身人工智能
研究人员提出了触觉基础模型（HFMs）的概念，以解决当前具身人工智能中触觉感知模型的局限性。这些新模型旨在通过关注动作耦合、物理动力学表示、连续时间序列数据和动作条件状态预测来克服硬件异构性和大量主动数据收集的需求。该论文还评估了现有的触觉数据集，并在TacBench上对UniTouch、AnyTouch、T3和Sparsh进行了基准测试，以完成力估计和滑动检测等任务。
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开发者用 PyTorch 从头开始构建 Transformer 模型
Sparsh Sharma 详细介绍了使用 PyTorch 从头开始构建 Transformer 模型的过程，强调了理解底层机制的重要性，而不仅仅是使用预训练模型。该教程涵盖了自注意力机制、多头注意力和位置编码等关键组件，并指出了常见的陷阱，例如 RNN 中的梯度消失以及注意力机制中进行缩放的必要性。Sharma 的动机源于在为 Manshverse 项目微调 Groq、Gemini 和 Mistral AI 等 API 时遇到问题后…