然而，经过深度强化学习训练的人体模型常常会做出不自然的行为动作，例如抖动、不对称步态以及过度的四肢动作。那么，我们能将人体模型的行为动作训练得更为自然吗？...上图为类人学习模拟各种技巧 蓝色人物是模仿者，绿色人物则重复每段动作捕捉视频 动作（从上至下）：侧空翻 侧手翻 蹬足上 单手跨栏 接下来，与过去常用的方法（如可生成的对抗性模仿学习，即GAIL）模仿动作捕捉视频的结果相比较...研究者所用的方法比GAIL简单得多，而且能更好地重现参考动作。由此产生的策略避免了许多深度强化学习方法带来的人工仿造感，并使人物能够产生一种真实、带有流动感的跑步姿态。...更多的结果 总的来说，研究者为类人提供不同的参考动作，让其学习了超过24种技巧。 类人受训模仿丰富的技巧 除了动态捕捉视频，类人也被训练完成一些额外的任务，比如踢向随机位置的目标，或是向目标投球。...朝随机位置的目标踢腿或投球的策略 研究者也训练Atlas模拟机器人模仿真人动作捕捉视频。尽管Atlas有着非同寻常的形态，但仍然能够重现需要的动作。
【新智元导读】 机器人仅需观察人类行为就能模仿出一模一样的动作，这一机器人领域发展的长期目标最近被谷歌大脑“解锁”。...通过模仿人类行为来学习如何执行新的任务一直都是机器人技术的长期目标，如果凭借深度学习，特别是自监督式的自学习机制，让机器自己掌握模仿人类行为的能力，从而减少甚至省去对机器人动作每一个细节的预编程，这对机器人的发展来说会是飞跃式的进步...图1 左：人类演示动作；中：计算机中对动作的模拟；右：真实的机器人模仿人类动作 但是要想成功地实现“模仿”，机器人必须要弄清楚自己的行为是否与人类展示的行为一致，尽管机器人和人类之间的视角（viewpoint...理想状态下，现实世界中的机器人应该掌握两种能力：第一，仅仅通过观察就能学会一种互动行为的相关属性；第二，解决人类和机器之间协调的难题，并且通过第三者视角的观察，来模仿人类的行为。...在本研究中，研究者提出了一个自监督式的方法，同时解决了上述两个难题。在学习能够理解物体交互行为的适当的表征的同时，也能让机器人模仿人类的行为。
和AlphaGo对弈过的顶级棋手都有这种感受，他们觉得AI落子经常让人捉摸不透。 这不仅是AlphaGo的问题，许多AI系统无法解释，且难以学习。如果想让AI与人类协作，就不得不解决这个问题。...作者选择了遗憾最小化算法（regret minimization algorithms）作为模仿学习的算法，但是非正则化遗憾最小化算法在预测人类专家行为方面的准确性较低。...因此作者引入了新的方法，引入了与搜索策略和人类模仿学习的锚策略之间的KL散度成正比的成本项。此算法被称为策略正则化对冲，简称piKL-hedge。...piKL-hedge的执行步骤如下： 在下图中，piKL-Hedge（绿色）可以生成预测人类博弈的策略，其准确度与模仿学习（蓝色）相同，同时性能强1.4倍。...论文地址： https://arxiv.org/abs/2112.07544 — 完 — 本文系网易新闻•网易号特色内容激励计划签约账号【量子位】原创内容，未经账号授权，禁止随意转载。
但这远不是我们所期望的：理想情况下，机器人应该能够从任何给定任务的少量范例中学习，并且可以立即泛化到相同任务的新情况中，而不需要任务特定化的工作。...这远不是我们想要的：理想情况下，我们希望仅对机器人展示一次或几次特定任务，而它可以立即泛化到相同任务的新情况上，而无需长时间的系统交互或关于具体任务的背景知识。...在一个典型任务中，观察相对于夹具的一系列对象位置（x,y,z），以及夹具打开或关闭的信息。对象的数量可以在不同任务中不断变化。 ? 初始状态。块被随意摆放在桌子上。 ?...唯一需要修改的是在每一阶段开始之前，对随机选择的示范限定策略。在本文中，我们将重点放在模仿学习算法，诸如行为克隆和 DAGGER（Ross 等，2011），这些算法只需要示范而非指定奖励函数。...块堆叠任务类中的最终状态完全体现了这一任务的性质，因而不需要额外信息。
它可以让聊天机器人根据用户的意图和情境，选择合适的语言表达和内容生成方式。 这样的回答就是一个清晰的概念解释，它告诉了用户Prompt的本质、特征和范围。...尽量保证列表中的事物或属性是完整的，避免遗漏或多余。 尽量保证列表中的事物或属性是有序的，避免混乱或随意。 尽量保证列表中的事物或属性是简洁的，避免冗长或繁琐。...使用清晰、逻辑、层次的结构，避免使用混乱、随意、无序的结构。 使用生动、有趣、有创意的内容，避免使用枯燥、无聊、无意义的内容。 使用规范、美观、整洁的格式，避免使用不规范、难看、杂乱的格式。...使用扮演Prompt时，需要注意以下几点： 尽量保证要模仿的人物、角色或风格是有特点或有趣的，避免平淡或无聊的对象。 尽量保证要模仿的人物、角色或风格是有知名度或有影响力的，避免陌生或无关的对象。...尽量保证要模仿的人物、角色或风格是有适合度或有合理性的，避免不合适或不合理的对象。 尽量保证要模仿的人物、角色或风格是有变化度或有创新性的，避免单调或重复的对象。
所以我们专事专用，选择更具体的方法。...exception或者是exception的子类，那么执行第二个，如果是exception的父类或者其他object的派生类，则执行的是第一个函数 同样的思路，如果运行P(new Exception()...)时第二个函数，更加具体或者说更加”专业” 那么重点来了，在如下的条件下，执行P(null)，输出时什么？...可以为所有object对象赋值，所null更具体 OK，那我们需要输出”第一个”是咋办咧,可以使用强转P((object)null) 不过目前我这边没有找到任何确定文档表明这一个特性，所以有可能是编译器未定义的行为...，以避免陈旧错误知识的误导，同时有更好的阅读体验。
类人步行者生成与人类相似的行走行为。 ? 仿真类人步行者摔倒以后成功地站了起来。...论文三：多行为的鲁棒性模仿 第三篇论文提出了一个神经网络结构，它基于最新的生成模型，这种结构能够学习不同行为之间的关系，并模仿一些特定动作。...我们为移动演示了这一原则——已知的行为是出于其对奖励选择的敏感性。通过使用基于前向进程的一个简单的奖励函数，我们在一系列不同的充满挑战的地形和障碍中训练若干个仿真身体。...利用策略表征，我们开发了一种新版本的 GAIL（1）比纯监督式调节器更具有鲁棒性，尤其是在示例较少的情况下，（2）避免了模式崩溃（mode collapse），当 GAIL 依据其自身的时候就不再捕捉更多不同的行为...我们展示了我们的方法可以从一个 2D 二足模型和一个 MuJoCo 物理环境中的 62 DoF 3D 类人模型的相关示范中对不同的步态进行学习。 ?
Stuart Russell等人使用Gromov-Wasserstein距离来对齐和比较智能体不同空间之间的状态，从而使人模仿猎豹走路成为可能。...比较专家智能体和模仿智能体之间的轨迹和平稳分布是具有挑战性的，因为它们生活在不同的系统中，甚至可能不具有相同的维数。...事实上，不需要相同的动力学就能使智能体模仿不同形态的人类和机器人，从而广泛扩大 IL 的适用性，并减轻对域内专家演示的需求。...还有其他研究人员将模仿学习扩展到复杂的类人运动和非琐碎设置中的游戏行为。...图注：给定猎豹域（上图）中的单个专家轨迹，GWIL 恢复智能体域（步行者）中最优策略等距类的两个元素，向前移动是最优的（中间），向后移动是次优的（下图）。有趣的是，由此产生的步行者的行为就像一只猎豹。
模仿学习与强化学习有相同的目的： 两者的目的都是学习策略网络，从而控制智能体。...模仿学习与强化学习又有不同的原理： 模仿学习向人类专家学习，目标是让策略网络做出的决策与人类专家相同； 强化学习利用环境反馈的奖励改进策略，目标是让累计奖励（即回报）最大化。...2 行为克隆概述 行为克隆 (Behavior Cloning) 是最简单的模仿学习。 行为克隆的目的是模仿人的动作，学出一个随机策略网络 π(a|s; θ) 或者确定策略网络 µ(s; θ)。...训练数据集 X 中的二元组 (s, a) 的意思 是基于状态 s ，人做出动作 a 。...智能体通过探索， 各种状态都见过，比行为克隆有更多的“人生经验”，因此表现会更好。 行为克隆的优势在于离线训练，可以避免与真实环境的交互，不会对环境产生影响。
“游戏”是对“现实”的抽象和模仿。我们期望在游戏中获得与现实接近的快乐成功体验，却又避免现实中由于失误和出错带来的真实损失。 因此游戏是一个非常好的试错和迭代成长的虚拟环境。...而更具体一点来说，就是在特定的环境中，对多智能体之间的博弈策略展开研究。...简单来说，强化学习的过程可以概括为：智能体与环境的交互，环境根据智能体的行为给予其不同程度的奖励（惩罚），智能体因为想要最大化自己的累计收益，所以会根据环境对不同行为的反馈来重塑自己的行为（学习）。...虽然李文新教授自己从小也对棋牌类和体育运动类的游戏很感兴趣，但与游戏AI结缘的故事要从2002年开始，她组织北大学生参加ACM主办的国际大学生程序设计竞赛(ACM/ICPC)说起。...具体内容还包括游戏AI的复杂度分析、游戏AI对战能力和学习能力的评测方法、游戏AI的学习成本分析、游戏AI的模仿和倾向性聚类，甚至游戏对局的自动解说、新模式游戏设计等等。
DAN模式是ChatGPT的一种隐藏模式，允许AI以更加随意和直接的方式与用户对话，包括使用脏话和不那么正式的回答。...Snapchat的"My AI"，也提供了基于AI的聊天机器人，它们能够模仿真实人物的声音和个性，与用户进行互动。 我们已经习惯与各类机器人聊天，语音交互成为最具应用和投资场景的技术方向之一。...现在，科学家已经雄心勃勃要拆解并且复制人类的感情于机器上。 Hume AI提出了一份道德准则，强调用于检测情绪的算法应服务于人类幸福感，避免用于操纵、欺骗等不良行为。...可以说当下内卷社会对成功的定义和期望给年轻人带来的种种压力，导致他们推迟或避免建立情感关系。在快速变化的社会中，关系的不确定性也让大家对爱情和婚姻持谨慎态度。...（character. ai提供多种情景、多种角色的AI助手供用户选择,动漫、游戏IP广受欢迎。）
缺点2：机器会完全模仿专家的行为 行为克隆还有一个问题：机器会完全模仿专家的行为，不管专家的行为是否有道理。..., 表示动作分布的随机变量通常排列成一个与动作空间维数相同的矢量。...只用示范数据通过 IRL 方法学到的奖励函数, 是不能消除上面一类变换下奖励函数之间分歧的。 因此, 我们需要对奖励或者策略施加限制来保证示范行为最优解的唯一性。...在刚才那个例子里面，人跟机器的动作是一样的。但是在未来的世界里面，也许机器是看着人的行为学的。...但它怎么把它是第三人称视角所观察到的经验把它泛化到它是第一人称视角的时候所采取的行为，这就需要用到第三人称视角模仿学习（third person imitation learning）的技术。
代码大多是之前一起工作的小伙伴coding出来的，我这里做一个学习和总结，我相信技术能力的提高都是先从模仿开始的，学习别人的代码及设计思想也是一种提升的方式。...二、策略模式 策略模式（Strategy Pattern）指的是对象具备某个行为，但是在不同的场景中，该行为有不同的实现算法。比如一个人的交税比率与他的工资有关，不同的工资水平对应不同的税率。...策略模式 使用的就是面向对象的继承和多态机制，从而实现同一行为在不同场景下具备不同实现。...策略模式本质：分离算法，选择实现 主要解决在有多重算法相似的情况下，使用if...else 或者switch...case所带来的的复杂性和臃肿性。 ?...，但是在后续迭代开发中会发现越来越不好维护，主要缺点如下： a、接入消息推送的研发同学需要了解每个策略类，对于相同的策略进行复用 b、节点越来越多，策略类也越来越多，系统不易维护 c、触发节点枚举类散落在各个业务系统中
本文介绍的是「全新智能体观测模仿学习」，这是清华计算机系类脑计算与认知团队最新提出的一种学习理论，也是学界首次将生成式对抗方法推广到观测模仿学习中。...（称为学习者）控制策略，让智能体的行为尽可能与专家相似，进而使得智能体表现出专家行为的过程。...模仿学习主要分为两类，一类是行为克隆（Behavioral Clone），另一类是逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning）, 标准的行为克隆方法是一类通过监督学习方法实现模仿学习的途径...模仿学习，特别是观测模仿学习，高效地让机器人学会人所掌握的技能或处理任务的能力，是未来智能机器人得以广泛应用的保证。 ?...具体步骤 首先，对于专家与智能体具有相同动力学系统的情形，可以证明观测模仿学习与常规的模仿学习之间存在一定的关联（证明过程请查看文章附录）： 定理1：如果智能体与专家之间共享相同的动力学系统模型，那么常规的模仿学习
我个人通常会将其分成三类：排版与思路、元素与风格、工具与平台。今后，无论你看到什么内容，都可以将其归到这三个体系之中。 模仿练习 是将输入与输出相结合，巩固技术。...灵感困惑：避免苦等灵感，快速get（获得）好创意 知乎大V采铜曾经说过一个叫作“形态盒子”的结构化创新方法，总结起来就是这两句——定向拆分，重新组合。...如果你对保留部分不满意，可以用加减画笔进行润色，比如恢复误删的部分，或者删除漏掉的部分。 选择“保留更改”，图片就抠好了。 有很多网站提供在线抠图功能，效果与美图秀秀相同。...这个问题通常和我们呈现的方式有关，我们可以通过主讲人的PPT的配合，实现错位呈现，从而产生悬念。这两个技巧可以让你的PPT取得更好的效果。...不设局限，随意罗列。 【回答问题】从每个维度挑选1-2个典型的问题进行回答。注意，回答一定不要用单词，必须使用描述性的完整的句子。
鸭子玩家不可击杀队友，避免误伤）形成了在一定自由度下的强提示，使玩家更容易将注意力集中在地图探索和移动、观察其他玩家行为、语音沟通和信息处理上，留给社交行为更多空间。...这些身份设计中，鹅阵营技能主要围绕以下四点来延展： 1、信息获取：如通灵加拿大鹅、观鸟者、星界、侦探、网红、模仿者和殡仪员，这些身份往往或多或少可以获得比常规身份更有机会获得信息； 2、击杀能力：如警长...，这一类身份可以以一定条件进行击杀； 刺客选择玩家后猜测玩家身份 刺客身份的存在和鹅鸭杀的身份唯一性，让玩家无法在发言等公共场合中公布身份，否则将面临被狙杀的威胁，但在身份可能暴露、掌握重要证据（如模仿鹅找到狼人...，存活玩家数量越来越少，在相同的地图面积情况下玩家之间相遇的机会减少，但为了尽快刀人减少被投票出局的机会，具有击杀能力的玩家攻击欲望会增强，击杀压力也更大；同时由于狼人阵营为了快速击杀而更容易出现纰漏和破绽...），这些行为选择也从而蔓延出多种分支发展通路带来内容丰度。
关于人类，机器人还需要了解得更多，包括如何尊重他们的私人空间。阿根廷圣胡安国立大学自动化研究所的科学家正在教移动机器人一个避免与人类碰撞的速成课程。...他们首先分析了一个人类领导者和一个人类跟随者如何在有明确定义边界的轨道上相互作用。 人类用来调整自己的行为的反馈，例如让别人知道自己跟得太紧，被标记为社会力量，并被视为确定的物理场。...人类互动（引导和跟随），包括估计的社会力量，被馈送到移动机器人。编程机器人随后在相同的边界内跟随人类，但不妨碍由人类交互定义的社会力量。...研究人员认为，如果机器人可以被编程为像人类一样尊重和响应社交互动，则机器人更可能被接受。在这个实验中，机器人模仿了跟随的人，避开了领导者的私人空间。...“结果表明，该机器人能够模拟先前识别出的阻抗，因此，相信该控制能够模仿人类的动态行为，从而提高社会接受度。”
当游客选择了某一种颜色的行李后，机器手臂抬起前臂，左右摆动进行观察。通过安装在前臂上的两个摄像头的帮助，机器人识别并选定目标，同时驱动机器手臂将目标提起。...人工智能旨在模仿人（有时也包括其他动物）的行为和思维，而计算机视觉将模仿的对象集中在了人眼上，即模仿人“看”的行为。...比如，草地是由绿色的像素拼合成的，而天空是由大量的蓝色像素组成的。找到这样的具有相同属性的像素形成的像素块称为分割。...比如，根据经验桌子的边一般是直的，则视觉系统在提取到桌子的部分边缘或拐点后，就可以用直线来拟合被遮挡而缺失的部分，或因摄像头的棱镜引起的失真。这样，机器人在走向彼得时就能避免撞到桌子。...杯子可以有不同的摆放姿势、不同的光照强度和颜色、出现在画面中的不同位置、可能有的部分被遮挡，如果按不同状态就是不同的杯子这一点来判断，那就可能误判为存在不计其数的各式各样的杯子（即外观的区别）。
对自己的想法信心不足时，你可以想象某些人的想法更胜一筹，并试着去做这个人所做的一切。就我本人而言，我经常模仿我的印刻者和老师。 我也会使用许多其他思维方式： （13）逻辑矛盾法。...如果人们能够预测出“假设之后所发生的事情”，那么就可以避免承担实际的风险。 当然，如果你并非独自一人，可以试着拓展自己的社会资源： （17）求救。你可以采取某些行为方式来获得同伴的同情。...如果地位足够高，你就可以采取说服或命令某些人的方式来帮助自己，你甚至可以接受别人的有偿帮助。 因此，人人都有多种思维方式，然而，每个人总有“最后的选择”，即干脆放弃并退出。 （19）放弃。...为决定选择哪一类资源集，这样的系统可以从简单的If Do规则分类出发，并在以后再开始使用多功能的批评家-选择器模型来取代它（见图9-10）。...成年人的思维具有多种层级，每一层级都有附加的批评家、选择器和其他资源。我们也注意到，这种想法似乎与弗洛伊德早期的观点一致，他认为，思维是用来处理我们本能和后天想法之间冲突的系统。
Implicit BC在现实世界中表现也得特别好，比基线的显式行为克隆（explicit BC）模型好10倍 尽管过去几年中，机器人学习取得了相当大的进步，但在模仿精确或复杂的行为时，机器人代理的一些策略仍难以果断地选择动作...为了学习没有离散化特征缺陷的决定性策略，谷歌团队提出了一种隐式行为克隆 (Implicit BC) 的开源算法，这是一种新的、简单的模仿学习方法，已经在 CoRL 2021 上展示。...隐式行为克隆（Implicit BC） 这种方法是一种行为克隆，可以说是机器人从演示中学习新技能的最简单的方法。在行为克隆中，agent会学习如何通过标准监督学习模仿专家的行为。...这些是来自隐式策略的自主行为，仅使用图像作为输入 在另一个具有挑战性的任务中，机器人需要按颜色对滑块进行筛选，由于挑选顺序是很随意的，这就产生了大量可能的解决方案。...该工作表明，在进行行为克隆时，用隐式策略替换显式策略可以让机器人克服「犹犹豫豫」，使它们能够模仿更加复杂和精确的行为。
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