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Torc Robotics
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新的RCORE方法解决了AI动作识别中的面向对象捷径问题
研究人员推出了一种名为RCORE的新方法，旨在改进AI模型的零样本组合动作识别能力。该方法专门针对并缓解“面向对象的捷径”，即模型仅根据常见的对象关联而非时间证据来错误地推断动作。RCORE采用共现先验正则化（CPR）来惩罚频繁出现的动词-对象配对，并采用组合动作时间顺序正则化（TORC）来确保模型学习到基于时间依据的动词表示。在Sth-com和EK100-com数据集上的实验表明，RCORE通过减少这些捷径学习倾向，显著增强了组合泛化能力。
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Ray 框架助力 Torc、Discord 等公司实现 AI 扩展
Anyscale 在纽约的 Ray Day 活动展示了 Torc Robotics、Discord、Cubist 和 Coinbase 等公司如何利用 Ray 框架来扩展其 AI 工作负载。例如，Torc Robotics 通过使用 Ray 统一其多模态 AI 处理堆栈，将 GPU 利用率从 30-40% 显著提高到约 90%，从而使模型训练的 epoch 速度提高了 4 倍。Discord 从开源 Ray 部署迁移到 Anyscal…