EnerVerse是什么

EnerVerse 是智元机器人团队开发的首个机器人4D世界模型，通过生成未来具身空间来指导机器人完成复杂任务。模型采用自回归扩散模型，结合稀疏记忆机制（Sparse Memory）和自由锚定视角（Free Anchor View, FAV），显著提升4D生成能力和动作规划性能。实验结果表明，EnerVerse在机器人动作规划任务中达到了当前最优水平。EnerVerse的项目主页和论文已经上线，模型与数据集即将开源。

EnerVerse的主要功能

未来空间生成：通过自回归扩散模型，EnerVerse 能生成未来的具身空间，帮助机器人在任务指引和实时观测的基础上规划未来动作。高效动作规划：EnerVerse 在生成网络下游加入了由多层Transformer组成的Diffusion策略头，能在逆扩散的第一步即输出未来动作序列，确保动作预测的实时性。

EnerVerse的技术原理

自回归扩散模型逐块生成：EnerVerse 采用逐块生成的自回归扩散模型（chunk-wise autoregressive diffusion），通过扩散模型为未来具身空间建模。这种模型通过逐步生成每个时刻的空间信息，使得机器人能够在执行复杂任务时，不仅依赖局部信息，还能整合来自多个时刻的环境数据。扩散模型架构：基于结合时空注意力的UNet结构，每个空间块内部通过卷积与双向注意力建模；块与块之间通过单向因果逻辑保持时间一致性。稀疏记忆机制（Sparse Memory）记忆管理：借鉴大语言模型的上下文记忆，EnerVerse 在训练阶段对历史帧进行高比例随机掩码处理，在推理阶段以较大时间间隔更新记忆队列。这种机制有效降低了计算开销，同时显著提升了长程任务的生成能力。自由锚定视角（Free Anchor View, FAV）视角灵活性：FAV 允许机器人根据场景灵活调整视角，克服了固定多视角在狭窄或遮挡环境中的局限性。例如，在厨房等场景中，FAV可以轻松适应动态的遮挡环境。空间一致性：基于光线投射原理，EnerVerse 使用视线方向图作为视角控制条件，并将2D空间注意力扩展为跨视角的3D空间注意力，确保生成视频的几何一致性。Diffusion策略头高效动作预测：在生成网络下游加入了由多层Transformer组成的Diffusion策略头，能够在逆扩散的第一步即输出未来动作序列，确保动作预测的实时性。稀疏记忆支持：在动作预测推理中，稀疏记忆队列存储真实或重建的FAV观测结果，用于提升模型对于长程任务的规划能力。

EnerVerse的项目地址

项目官网：https://sites.google.com/view/enerverse/homearXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.01895

EnerVerse应用场景

环境感知与决策：在自动驾驶领域，EnerVerse 可以通过生成未来空间来辅助车辆进行环境感知和决策。机器人操作与装配：在工业生产线上，EnerVerse 可以指导机器人完成复杂的装配任务。通过生成未来空间，机器人能够更好地理解零件之间的空间关系和装配顺序，从而提高装配效率和精度。质量检测与维护：EnerVerse 还可以应用于工业设备的质量检测和维护。机器人可以利用生成的未来空间对设备进行更全面的检查，及时发现潜在的故障和问题。家庭服务：在家庭环境中，EnerVerse 可以帮助服务机器人更好地理解和规划任务。例如，在整理房间、搬运物品等任务中，机器人能通过生成未来空间来预测物品的摆放位置和移动路径。医疗辅助：在医疗领域，EnerVerse 可以辅助医疗机器人进行手术操作或康复训练。通过生成未来空间，机器人能够更准确地规划手术步骤或康复动作。

InputAi官网

AI聊天模型

InputAi简介

需求人群：

“InputAi可用于各种聊天场景，包括在线客服、虚拟助手、社交娱乐等。”

使用场景示例：

在线客服对话生成

虚拟助手智能聊天

社交娱乐对话模拟

产品特色：

强大的对话生成能力

模拟自然对话

智能、流畅的聊天体验

InputAi官网入口网址

https://inputai.com/chat/gpt-4

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Chat with YouTube官网

ChatGPT与Youtube的互动AI对话

Chat with YouTube简介

需求人群：

Chat With Youtube适用于各种使用场景，包括学习、娱乐等。

使用场景示例：

在学习视频中询问问题

与喜欢的YouTuber进行对话

与音乐视频进行互动

产品特色：

与YouTube视频进行对话

智能分析视频内容

保存聊天记录

Chat with YouTube官网入口网址

https://chatwithyoutube.pro

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Seer是什么

Seer是由上海AI实验室、北京大学计算机科学与技术学院、北京大学软件与微电子学院等机构联合推出的端到端操作模型，实现机器人视觉预测与动作执行的高度协同。模型结合历史信息和目标信号（如语言指令），预测未来时刻的状态，用逆动力学模型生成动作信号。Seer基于Transformer的结构，处理多模态输入数据，有效融合视觉、语言和机器人本体信号。在真实机器人任务中，Seer的操作成功率较当前Sota提升43%，且在多种复杂场景下表现出优异的泛化能力。Seer在控制算法测试基准CALVIN ABC-D Benchmark中，Seer的平均任务完成长度达4.28，综合领先同类模型。

Seer的主要功能

动作预测：根据当前的视觉状态和目标，预测出合适的机器人动作。基于逆动力学模型估计实现目标所需的中间动作序列。视觉预测：Seer具备条件视觉预测功能，能预测未来一定时间步内的RGB图像。让机器人“预见”未来的视觉状态，更好地规划和调整动作。多模态融合：融合视觉、语言和机器人状态等多种模态的信息，实现对复杂任务的理解和执行。基于多模态编码器将不同模态的特征进行整合，为动作预测和视觉预测提供全面的上下文信息。泛化能力：经过在大规模机器人数据集上的预训练，Seer展现出强大的泛化能力，在未见场景、新物体、不同光照条件下以及面对高强度干扰时，依然保持稳定的性能。数据效率：Seer在预训练阶段用大量数据学习到丰富的先验知识，因此在下游任务中仅需要少量的微调数据即可达到较好的性能，降低数据采集和标注的成本。

Seer的技术原理

端到端架构：基于端到端的架构设计，将视觉预测和逆动力学预测紧密结合在一起。在训练过程中，视觉预测模块和逆动力学模块协同优化，让模型能充分利用视觉和动作信息，实现更准确的动作预测。Transformer架构：基于Transformer架构处理视觉状态和动作信息。Transformer能捕捉到视觉和动作序列中的复杂依赖关系，为模型提供强大的特征提取和表示能力。先见令牌和动作令牌：Seer引入先见令牌（foresight token）和动作令牌（action token）。先见令牌预测未来的RGB图像，动作令牌估计当前和预测未来观察之间的中间动作。两个令牌基于多模态编码器与输入的RGB图像、机器人状态和语言令牌进行融合，用单向注意力掩码实现深度的信息整合。单向注意力掩码：Seer设计特殊的单向注意力掩码，让动作令牌充分整合过去和未来的预测信息，有助于模型在多层网络中实现更深层次的信息融合，提高动作预测的准确性和鲁棒性。大规模预训练与微调：Seer首先在大规模机器人数据集（如DROID）上进行预训练，学习到丰富的视觉和动作先验知识。在下游任务中，基于少量的微调数据对模型进行调整，适应具体的任务场景和目标。

Seer的项目地址

项目官网：https://nimolty.github.io/SeerGitHub仓库：https://github.com/OpenRobotLab/SeerarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.15109

Seer的应用场景

工业自动化：指导机器人精准安装汽车部件，提高装配效率和质量。服务机器人：帮助服务机器人按需将物品准确送达客房，提升客户体验。医疗健康：作为虚拟手术机器人的核心，辅助医学生学习和练习手术技能。物流与仓储：自动化分拣系统快速准确地将包裹分拣到指定通道，提高分拣效率。教育行业：作为教学案例，帮助学生深入理解机器人编程的高级技术和算法。