• ClipSaver
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

Google PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model скачать в хорошем качестве

Google PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model 2 years ago

deep learning

deep learning for NLP

natural language processing

large language models

llms

palm

google palm-e

pathways

embodied generation

Task and Motion Planning

table-top pushing

language-table environment

mobile manipulation

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Google PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Google PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Google PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model 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 Google PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model 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



Google PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model

PaLM-E is a decoder-only LLM that generates textual completions autoregressively given a prefix or prompt. It combines the power of visual models like ViT with language models like PaLM. It is an embodied LM built by injecting multi-modal information such as images into the embedding space of a pre-trained LLM. PaLM-E is a single general-purpose multimodal language model for embodied reasoning tasks, visual-language tasks, and language tasks. PaLM-E transfers knowledge from visual-language domains into embodied reasoning – from robot planning in environments with complex dynamics and physical constraints, to answering questions about the observable world. PaLM-E-562B can do zero-shot multimodal chain-of-thought reasoning, can tell visually-conditioned jokes given an image, and demonstrates an array of robot-relevant multimodal-informed capabilities including perception, visually-grounded dialogue, and planning. PaLM-E also generalizes, zero-shot, to multi-image prompts despite only being trained on single-image prompts. PaLM-E can also perform math given an image with textually-interleaved handwritten numbers. In addition, the model can perform, zero-shot, question and answering on temporally-annotated egocentric vision. Here is the agenda for this video: 00:00:00 What is PaLM-E? 00:03:34 What is the overall architecture of PaLM-E? 00:06:54 What is the input format for PaLM-E? 00:11:30 How are PaLM-E models trained? 00:16:03 How does PaLM-E perform on Task and Motion Planning (TAMP)? 00:22:27 How does PaLM-E perform on a table-top pushing environment? 00:28:05 How does PaLM-E perform in mobile manipulation domain? 00:32:45 How does PaLM-E perform on General Visual-Language Tasks, and General Lang Tasks? For more details, please look at https://arxiv.org/pdf/2303.03378.pdf https://palm-e.github.io/ https://ai.googleblog.com/2023/03/pal... Driess, Danny, Fei Xia, Mehdi SM Sajjadi, Corey Lynch, Aakanksha Chowdhery, Brian Ichter, Ayzaan Wahid et al. "Palm-e: An embodied multimodal language model." arXiv preprint arXiv:2303.03378 (2023).

Comments
  • Facebook OPT: Open Pre trained Transformer Language Models 2 years ago
    Facebook OPT: Open Pre trained Transformer Language Models
    Опубликовано: 2 years ago
    494
  • Language Models as Zero-Shot Planners: Extracting Actionable Knowledge for Embodied Agents (+Author) 3 years ago
    Language Models as Zero-Shot Planners: Extracting Actionable Knowledge for Embodied Agents (+Author)
    Опубликовано: 3 years ago
    16307
  • If LLMs are text models, how do they generate images? 1 year ago
    If LLMs are text models, how do they generate images?
    Опубликовано: 1 year ago
    8921
  • #248 Graph of thoughts 1 month ago
    #248 Graph of thoughts
    Опубликовано: 1 month ago
    754
  • #240 DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via RL 3 months ago
    #240 DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via RL
    Опубликовано: 3 months ago
    1029
  • AI Stage - Day 1 (Google I/O 2025) Streamed 1 day ago
    AI Stage - Day 1 (Google I/O 2025)
    Опубликовано: Streamed 1 day ago
    49759
  • Comedy Club: В свадебном агентстве | Кравец, Моргунова, Шальнов @TNT_television 1 day ago
    Comedy Club: В свадебном агентстве | Кравец, Моргунова, Шальнов @TNT_television
    Опубликовано: 1 day ago
    322642
  • Robotic Learning with Large Datasets: Towards General-Purpose Models for All Robots 1 year ago
    Robotic Learning with Large Datasets: Towards General-Purpose Models for All Robots
    Опубликовано: 1 year ago
    3456
  • Что Будет Если Перенести Мир Бедрок Майнкрафта из НОВОЙ Версии в СТАРУЮ? 6 hours ago
    Что Будет Если Перенести Мир Бедрок Майнкрафта из НОВОЙ Версии в СТАРУЮ?
    Опубликовано: 6 hours ago
    48921
  • Что не так с Западом? Мигранты, левые, цензура / вДудь 9 hours ago
    Что не так с Западом? Мигранты, левые, цензура / вДудь
    Опубликовано: 9 hours ago
    400672

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

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