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Le modèle d’IA convertit les commandes textuelles en mouvements pour différents robots et avatars.
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Ce modèle permet aux utilisateurs de spécifier des actions, comme « avancer quelques étapes et tourner à droite », que MotionGlot traduit en mouvements appropriés pour divers types de robots et d’avatars animés, qu’ils soient humanoïdes ou quadrupèdes.
En traitant le mouvement comme une langue, le modèle établit des correspondances entre des commandes linguistiques et des actions physiques, ce qui ouvre la voie à de nombreuses applications dans les domaines de la collaboration, du jeu et de la réalité virtuelle.
Pour entraîner MotionGlot, les chercheurs ont utilisé deux ensembles de données contenant des heures de mouvements annotés, permettant au modèle de générer des résultats fiables, même pour des actions inédites.
Par exemple, il peut interpréter une demande spécifique comme « un robot marche en arrière » ou des instructions plus abstraites telles que « un robot marche joyeusement ».
En rendant le modèle accessible au public, les chercheurs espèrent encourager d’autres innovations dans la robotique et l’animation numérique.
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Une nouvelle voie pour optimiser le matériel d’IA : l’extraction de gradient Homodyne en français
Leur étude, publiée dans Nature Communications, introduit une méthode d’apprentissage physique qui ne nécessite pas d’algorithmes logiciels tels que la rétropropagation.
La rétropropagation, la méthode d’optimisation popularisée dans les années 1980 par le prix Nobel Geoffrey Hinton et ses collègues, est au cœur de la révolution actuelle de l’IA. avec un minimum de 2 paragraphesNon classé
L’apprentissage guidé permet d’entraîner efficacement des réseaux neuronaux autrefois jugés « impossibles à former ».
Celle-ci implique une courte phase d’alignement entre les réseaux, ce qui permet une performance accrue même pour des architectures traditionnellement jugées inadaptées aux défis contemporains.
Cette innovation souligne l’importance d’un soutien ajusté dans l’entraînement des modèles, ouvrant la voie à des applications plus larges et plus efficaces des réseaux neuronaux.
Ainsi, la méthode pourrait révolutionner notre approche des architectures intelligentes, leur permettant de s’attaquer à des tâches modernes avec une efficacité renouvelée.Non classé
Un système de synthèse vocale génère des objets sur demande grâce à l’IA et à la robotique.
Des chercheurs du MIT ont mis au point un système innovant capable de transformer des commandes vocales en réalité physique.
Ce processus, géré par l’IA, permet à un bras robotique de matérialiser des objets, tels que des meubles, en seulement cinq minutes.
Cette avancée technologique promet de révolutionner notre manière d’interagir avec le monde matériel.
En offrant la possibilité de produire des articles simplement par la parole, elle ouvre des perspectives fascinantes pour la personnalisation et la fabrication à la demande, bouleversant ainsi nos méthodes actuelles de production.
Nous Research vient de publier Nomos 1, une IA open source qui se classe deuxième à l’examen de mathématiques notoirement brutal de Putnam. en français
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