Roboter-Tischtennis auf menschlichem Wettbewerbsniveau

Roboter erreichen im Tischtennis-Wettbewerb das Niveau von Amateurspielern.

Normales ProduktAndereRobotikDeep Learning

Dies ist ein von Google DeepMind entwickeltes Roboter-Tischtennis-Agentenmodell. Durch Deep Learning erreicht es ein Wettbewerbsniveau mit Amateurspielern. Die Bedeutung dieser Technologie liegt nicht nur im Fortschritt bei Hochgeschwindigkeitsbewegungen, präzisen Echtzeitentscheidungen und strategischer Planung im Bereich Robotik, sondern sie bietet auch eine wertvolle Benchmark für direkte Wettbewerbe zwischen Robotern und Menschen.

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Roboter-Tischtennis auf menschlichem Wettbewerbsniveau Alternativen

Roboter-Tischtennis auf menschlichem Wettbewerbsniveau — Roboter erreichen im Tischtennis-Wettbewerb das Niveau von Amateurspielern.

DrEureka — Eine durch große Sprachmodelle gesteuerte Strategie zur Übertragung von Simulationen in die reale Welt, um Roboterfähigkeiten zu erlernen.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V ist ein von Tencent entwickeltes Framework zur Bild-zu-Video-Generierung, basierend auf HunyuanVideo.

QwQ-32B — QwQ-32B ist ein leistungsstarkes Inferenzmodell, das speziell für die Lösung komplexer Probleme und die Textgenerierung entwickelt wurde und sich durch hervorragende Leistung auszeichnet.

CogView4-6B — CogView4-6B ist ein leistungsstarkes Text-zu-Bild-Generierungsmodell, das sich auf die Erzeugung hochwertiger Bilder konzentriert.

UniTok — UniTok ist ein einheitlicher visueller Tokenizer für die visuelle Generierung und das visuelle Verständnis.

Aria Gen 2 — Aria Gen 2 ist eine neue intelligente Brille für die Forschung im Bereich maschinelles Sehen, kontextbezogene KI und Robotik.

PhotoDoodle — PhotoDoodle ist eine Codeimplementierung, die künstlerische Bildbearbeitung auf Basis von wenigen Beispielpaaren lernt.

Profiling-Daten in DeepSeek Infra — Analyse der Berechnungs- und Kommunikationsüberlappungsstrategie in V3/R1, Bereitstellung von Leistungsanalysedaten für Deep-Learning-Frameworks.

EPLB — Ein Open-Source-Algorithmus zur Lastverteilung für Expertenparallelität, der darauf abzielt, die Expertenzuweisung und Lastverteilung in Umgebungen mit mehreren GPUs zu optimieren.

DualPipe — Ein bidirektionaler Pipeline-Parallelisierungsalgorithmus für V3/R1-Training, der Berechnung und Kommunikation überlappt.

DeepGEMM — DeepGEMM ist eine CUDA-Bibliothek für effiziente FP8-Matrixmultiplikation, die feinkörnige Skalierung und verschiedene Optimierungstechniken unterstützt.

Figure AI Helix — Helix ist ein visuell-sprachlich-handlungsbasiertes Modell zur Steuerung universeller humanoiden Roboter.

DeepEP — DeepEP ist eine effiziente Kommunikationsbibliothek für Mixture-of-Experts und Experten-Parallelisierung (EP).

FlexHeadFA — Schneller und speichereffizienter präziser Aufmerksamkeitsmechanismus

FlashMLA — FlashMLA ist ein hocheffizienter MLA-Dekodieren-Kernel, optimiert für Hopper-GPUs und geeignet für Variablenlängen-Sequenzdienste.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview ist das neueste Ergebnis der Qwen-Serie und basiert auf Qwen2.5-Max. Es verfügt über leistungsstarke Inferenz- und Multi-Domain-Anwendungsfähigkeiten.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet ist das neueste Sprachmodell von Anthropic, das schnelle Reaktionen und tiefes Schlussfolgern ermöglicht.

VLM-R1 — VLM-R1 ist ein stabiles und universelles visuell-linguistisches Verstärkungsmodell, das sich auf visuelle Verständnisaufgaben konzentriert.

BioEmu — BioEmu ist ein generatives Deep-Learning-Modell zur skalierbaren Simulation von Protein-Gleichgewichtsensembles.

Magma — Magma ist ein grundlegendes, multimodal einsetzbares Modell, das multimodale Eingaben versteht und verarbeitet und für komplexe Aufgaben und Umgebungen verwendet werden kann.

FlashVideo — FlashVideo ist ein hocheffizientes Modell zur Erzeugung von hochauflösenden Videos, das sich auf detailgetreue und scharfe Darstellung konzentriert.

DeepSeek Modell-Kompatibilitätsprüfung — Prüft, ob ein Gerät DeepSeek-Modelle unterschiedlicher Größe ausführen kann, und liefert eine Kompatibilitätsvorhersage.

Huginn-0125 — Huginn-0125 ist ein latentes, rekursives Deep-Learning-Modell mit 3,5 Milliarden Parametern, das auf Schlussfolgerungen und Codegenerierung spezialisiert ist.

InspireMusic — Ein auf PyTorch basierendes Toolkit zur Generierung von Musik, Songs und Audiodaten, das die Erzeugung hochwertiger Audiodaten unterstützt.

Lumina-Video — Lumina-Video ist ein erstes Versuchsprojekt zur Videogenerierung, das die Text-zu-Video-Generierung unterstützt.

Brain2Qwerty — Eine nicht-invasive Brain-Computer-Interface (BCI)-Technologie, die Gehirnaktivität über EEG oder MEG decodiert, um Text einzugeben.

VisoMaster — Leistungsstarke Software zur Videoersetzung und -bearbeitung mit KI für natürliche Ergebnisse.

MNN — MNN ist eine von Alibaba Open Source bereitgestellte, leichtgewichtige und performante Inferenz-Engine, die verschiedene gängige Modellformate unterstützt.

LLaSA_training — LLaSA: Erweiterung der Trainings- und Testzeit-Rechenleistung für die auf LLaMA basierende Sprachsynthese