Gemini Robotics模型体系
一、研究背景与技术动机 近年来，大型多模态模型（Multimodal Foundation Models）的发 […]
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AI模型泛化
浅谈神经网络的归一化（Normalization）
在神经网络中，归一化（Normalization） 是一种用于调整和标准化神经元激活值的方法，主要目的是 加速
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在JEPA （Joint Embedding Predictive Architecture，联合嵌入预测架构）模型的潜在空间中进行规划，可在新环境布局泛化、轨迹拼接和数据效率方面获得良好效果
论文Learning from Reward-Free Offline Data: A Case for Pl
ASAP框架：有效解决仿真与现实世界之间的动力学不匹配问题，实现人形机器人在现实世界中的高效全身运动控制
论文ASAP: Aligning Simulation and Real-World Physics for
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TimesFM：跨领域零样本预测的时序基础模型
论文A decoder-only foundation model for time-series forec
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扩散模型（diffusion model）的泛化源于几何自适应谐波表示（geometry-adaptive harmonic representation）
深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）通过扩散模型表现出在图像生成和去噪任务中的
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