• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

U of T Robotics Institute Seminar: Sergey Levine (UC Berkeley) скачать в хорошем качестве

U of T Robotics Institute Seminar: Sergey Levine (UC Berkeley) 8 месяцев назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
U of T Robotics Institute Seminar: Sergey Levine (UC Berkeley)
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: U of T Robotics Institute Seminar: Sergey Levine (UC Berkeley) в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно U of T Robotics Institute Seminar: Sergey Levine (UC Berkeley) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон U of T Robotics Institute Seminar: Sergey Levine (UC Berkeley) в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



U of T Robotics Institute Seminar: Sergey Levine (UC Berkeley)

Robotics Foundation Models General-purpose pretrained models have transformed natural language processing, computer vision, and other fields. In principle, such approaches should be ideal in robotics: since gathering large amounts of data for any given robotic platform and application is likely to be difficult, general pretrained models that provide broad capabilities present an ideal recipe to enable robotic learning at scale for real-world applications. From the perspective of general AI research, such approaches also offer a promising and intriguing approach to some of the grandest AI challenges: if large-scale training on embodied experience can provide diverse physical capabilities, this would shed light not only on the practical questions around designing broadly capable robots, but the foundations of situated problem-solving, physical understanding, and decision making. However, realizing this potential requires handling a number of challenging obstacles. What data shall we use to train robotic foundation models? What will be the training objective? How should alignment or post-training be done? In this talk, I will discuss how we can approach some of these challenges. Bio: Sergey Levine received a BS and MS in Computer Science from Stanford University in 2009, and a Ph.D. in Computer Science from Stanford University in 2014. He joined the faculty of the Department of Electrical Engineering and Computer Sciences at UC Berkeley in fall 2016. His work focuses on machine learning for decision making and control, with an emphasis on deep learning and reinforcement learning algorithms. Applications of his work include autonomous robots and vehicles, as well as computer vision and graphics. His research includes developing algorithms for end-to-end training of deep neural network policies that combine perception and control, scalable algorithms for inverse reinforcement learning, deep reinforcement learning algorithms, and more.

Comments
  • Fall 2025 GRASP on Robotics - Jie Tan, Google DeepMind 2 недели назад
    Fall 2025 GRASP on Robotics - Jie Tan, Google DeepMind
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Fully autonomous robots are much closer than you think – Sergey Levine 3 месяца назад
    Fully autonomous robots are much closer than you think – Sergey Levine
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • U of T Robotics Seminar: James R. Forbes (McGill) Трансляция закончилась 3 недели назад
    U of T Robotics Seminar: James R. Forbes (McGill)
    Опубликовано: Трансляция закончилась 3 недели назад
  • Actuate 2024 | Sergey Levine | Robotic Foundation Models 1 год назад
    Actuate 2024 | Sergey Levine | Robotic Foundation Models
    Опубликовано: 1 год назад
  • UofT Robotics: Frank Park (Seoul National U) on Geometric Methods for Robot Learning Трансляция закончилась 2 года назад
    UofT Robotics: Frank Park (Seoul National U) on Geometric Methods for Robot Learning
    Опубликовано: Трансляция закончилась 2 года назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Модели ловкого роботизированного фундамента 1 месяц назад
    Модели ловкого роботизированного фундамента
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • π0: A Foundation Model for Robotics with Sergey Levine - 719 9 месяцев назад
    π0: A Foundation Model for Robotics with Sergey Levine - 719
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • U of T Robotics Seminar: Cynthia Sung Трансляция закончилась 1 год назад
    U of T Robotics Seminar: Cynthia Sung
    Опубликовано: Трансляция закончилась 1 год назад
  • RI Seminar: Yuke Zhu : Toward Generalist Humanoid Robots 1 месяц назад
    RI Seminar: Yuke Zhu : Toward Generalist Humanoid Robots
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • [NUS Robotics Seminar] Foundation Models for Robotic Manipulation: Opportunities and Challenges 7 месяцев назад
    [NUS Robotics Seminar] Foundation Models for Robotic Manipulation: Opportunities and Challenges
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • MIT Robotics - Andrew Davison - From SLAM to Spatial AI 6 месяцев назад
    MIT Robotics - Andrew Davison - From SLAM to Spatial AI
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Advancing Robotics with Vision Language Action (VLA) Models | Prelim Exam Talk 2 недели назад
    Advancing Robotics with Vision Language Action (VLA) Models | Prelim Exam Talk
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Stanford Seminar - Robot Skill Acquisition: Policy Representation and Data Generation 1 год назад
    Stanford Seminar - Robot Skill Acquisition: Policy Representation and Data Generation
    Опубликовано: 1 год назад
  • Робототехника: почему сейчас? — Куан Вуонг и Йост Тобиас Спрингберг, Физический интеллект 4 месяца назад
    Робототехника: почему сейчас? — Куан Вуонг и Йост Тобиас Спрингберг, Физический интеллект
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • U of T Robotics Seminar: Oren Salzman (Technion — Israel Institute of Technology) Трансляция закончилась 2 года назад
    U of T Robotics Seminar: Oren Salzman (Technion — Israel Institute of Technology)
    Опубликовано: Трансляция закончилась 2 года назад
  • Fall 2025 GRASP SFI - Suraj Nair, Physical Intelligence 1 месяц назад
    Fall 2025 GRASP SFI - Suraj Nair, Physical Intelligence
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • U of T Robotics Seminar: Robert Gregg Трансляция закончилась 1 год назад
    U of T Robotics Seminar: Robert Gregg
    Опубликовано: Трансляция закончилась 1 год назад
  • Chelsea Finn: Building Robots That Can Do Anything 4 месяца назад
    Chelsea Finn: Building Robots That Can Do Anything
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Season 2 Ep. 1 Sergey Levine explains the challenges of real world robotics 3 года назад
    Season 2 Ep. 1 Sergey Levine explains the challenges of real world robotics
    Опубликовано: 3 года назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5