当地时间7月28日，斯坦福大学和哥伦比亚大学联合发布论文《Transformer Transformer：面向运动条件引导下机器人协同设计的统一模型》。
文章提出了一个基于RoboTokens训练的“Transformer Transformer”动力预测模型，第一个Transformer指的是形态可变的机器人。第二个Transformer指的是自注意力神经网络架构。
模型优化后的设计方案使轨迹跟踪误差降低73%，最大关节速度降低30%。大模型机器人论文速递
当地时间7月28日，斯坦福大学和哥伦比亚大学联合发布论文《Transformer Transformer：面向运动条件引导下机器人协同设计的统一模型》。
文章提出了一个基于RoboTokens训练的“Transformer Transformer”动力预测模型，第一个Transformer指的是形态可变的机器人。第二个Transformer指的是自注意力神经网络架构。
模型优化后的设计方案使轨迹跟踪误差降低73%，最大关节速度降低30%。大模型机器人论文速递