Octo：开源通用机器人策略模型
论文Octo: An Open-Source Generalist Robot Policy探讨了如何设计和开 […]
AI模型泛化
物理信息神经算子（Physics-Informed Neural Operator，PINO）有效提升混沌系统模拟的效率和精度
论文Beyond Closure Models: Learning Chaotic Systems via P
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机器人效用模型（Robot Utility Models, RUM）实现零样本部署（Zero-Shot Deployment）
论文《Robot Utility Models: General Policies for Zero-Shot
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“布朗带速度”增强—‘Brownian Tape Speed’ Augmentation
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物理引导机器学习，Physics-Informed Machine Learning（PIML）
华盛顿大学的Steve Brunton教授关于“物理引导的机器学习”（Physics-Informed Mac
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数据稀缺（Data Scarcity）的应对策略：数据扩增（Data Augmentation）
1. 机器学习中数据稀缺问题的引言 在机器学习中，模型的成功高度依赖于大规模、高质量数据集的可用性。这些数据集
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