没有留下来的理由了,所以离开!!! 【ivan_ren】你呢?

gahade 2007-06-19 11:19:09

准备递交辞呈,好激动啊!

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ojuju10 2007-07-05

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已经结贴了，怎么没有分啊？

xiequanqin 2007-06-30

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祝贺~

waysue 2007-06-29

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。。。祝好运

fellowcheng 2007-06-27

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恭喜

Well 2007-06-27

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这一次走是为了更好的。。。

冷箫轻笛 2007-06-27

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呵呵
预祝楼主薪水小翻上几翻

失败是妈妈 2007-06-27

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LZ 明天会更好!

子陌红尘 2007-06-27

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Congratulations~

gahade 2007-06-27

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倒记时了~~~

zhangwenqian 2007-06-27

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靠四个钻石的老兄又出现了

兄弟可以分给我一个钻石吗？

wgzaaa 2007-06-26

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恭祝与君高就

amdwinter 2007-06-26

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祝好運

茂一茂 2007-06-26

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flag=false;
if(flag)
{留();}
else
{離開();}

paoluo0128 2007-06-26

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祝好运!

free_pop2k 2007-06-25

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女厕少了一个打扫的,lz去吧,带上你的laptop

free_pop2k 2007-06-25

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旧的不去,新的不来
抛弃是为了索取!

zhangwenqian 2007-06-25

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jf

xiaoku 2007-06-22

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呵呵...好走

dwyao 2007-06-22

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走好

nobody@noone 2007-06-22

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好运

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通用机器人需要多功能的躯体和智能的头脑。近年来，人形机器人的发展在构建人类世界中通用自主性的硬件平台方面展现出巨大潜力。一个基于海量多样化数据源训练的机器人基础模型，对于使机器人能够推理新情况、稳健应对现实世界的多变性以及快速学习新任务至关重要。为此，我们推出了GR00T N1，一个面向人形机器人的开放基础模型。GR00T N1是一个具有双系统架构的视觉‑语言‑动作（VLA）模型。视觉语言模块（系统2）通过视觉和语言指令来解读环境。随后的扩散Transformer模块（系统1）实时生成流畅的电机动作。

近期，自然语言处理领域在大量数据上进行模型 Pretraining 取得的突破，为计算机视觉中类似Foundation Model 的发展开辟了道路。这些模型能够生成通用视觉特征，即无需微调即可跨图像分布和任务发挥作用的特征，从而大幅简化图像在任何系统中的使用。本研究表明，现有的 Pretraining 方法，尤其是自监督方法，如果在来自多样化来源的充足精选数据上进行训练，便能够产生此类特征。我们重新审视了现有方法，并结合不同技术，从数据规模和模型规模两方面扩展我们的 Pretraining。

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