鲁棒性

从零开始自主「起身站立」，上海AI Lab发布最新控制算法，机器人：起猛了

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上海AI Lab研究团队提出HoST算法，让机器人成功实现多种复杂环境下的自主站起。通过强化学习和多项技术优化，在仿真及真实环境中均表现出色，为人形机器人的实际应用提供了创新解决方案。

全新模型RoboVLMs解锁VLA无限可能，真实机器人实验交出满分答卷

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本文介绍了一篇关于视觉语言动作模型（VLAs）的论文，提出了RoboVLMs模型来解决机器人领域的多个任务。文章通过实验提出了一些设计准则，包括选择合适的基座模型和在预训练阶段引入跨本体数据等。

NeurIPS 2024｜天津大学提出：面向模态缺失情形的提示学习方法

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本文提出了一种新的提示学习方法，旨在解决多模态大模型在输入模态可能缺失时的问题。通过结合三种不同的提示向量策略（Correlated prompting, Dynamic prompting和Modal-common prompting），该方法能更有效地提升模型的鲁棒性和可扩展性，在多个数据集上验证了其有效性。