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Jim Fan

共 2 条相关 AI 资讯
7月18日
00:40
00:40官方账号Jim Fan@jimfan
83°
Jim Fan团队推出RoboTTT，将机器人模型上下文长度从不到0.1秒扩展到5分钟（8000步），且推理成本恒定。与现有方法相比，性能提升3个数量级。RoboTTT基于Test-Time Training（TTT），在模型内部携带一个小型核心，每帧触发梯度更新，将历史压缩到权重中。8K上下文预训练比1K性能高出62%，且无饱和迹象。该方法支持从人类视频进行一次性上下文学习，并能在部署后持续自我改进，机器人可实时从错误中恢复。
AI模型RoboTTTJim Fan机器人模型
事件专题
推荐理由：Jim Fan团队用RoboTTT让机器人记住5分钟的动作，上下文拉到8000步，性能飙升62%，还能从视频里学新活。
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7月1日
23:29
23:29官方账号Jim Fan@jimfan
76°
Jim Fan团队发布ASPIRE，这是他们物理自研系列的第二项工作。ASPIRE让机器人构建一个自我进化的技能库，解决第100个任务时不再像第一个任务那样茫然。该方法通过编码代理观察模拟和真实机器人的多模态传感轨迹，对控制程序进行进化搜索，并将最佳知识提炼到不断扩展的库中。ASPIRE实现了约10倍的迁移学习token削减，相比传统从头重训练效率大幅提升。项目展示了超过90项技能和150+任务，代码将开源。
AI模型ASPIREJim Fan机器人技能库
推荐理由：Jim Fan团队搞了个新东西叫ASPIRE，让机器人自己攒技能库，迁移学习快了10倍，还开源了全栈代码。
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