Giraffish's blog
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VLA-RTC:[Arxiv 2512.01031] VLASH

VLA-RTC:[Arxiv 2512.01031] VLASH

VLASH: Real-Time VLAs via Future-State-Aware Asynchronous Inference 作者: Jiaming Tang, Yufei Sun, Yilong Zhao, Shang Yang, Yujun Lin, Zhuoyang Zhang, James Hou, Yao Lu, Zhijian Liu, Song Han 机构: MIT, N
2026-04-03
论文批读
#VLA #VLA-RTC
VLA-RTC:[Arxiv 2509.23224] A2C2 Leave-No-Observation-Behind

VLA-RTC:[Arxiv 2509.23224] A2C2 Leave-No-Observation-Behind

Leave No Observation Behind: Real-time Correction for VLA Action Chunks 作者: Kohei Sendai, Maxime Alvarez, Tatsuya Matsushima, Yutaka Matsuo, Yusuke Iwasawa 机构: The University of Tokyo 期刊: arXiv 2025 链
2026-03-27
论文批读
#VLA #VLA-RTC
VLA-RTC:[NeurIPS 2025] RTC

VLA-RTC:[NeurIPS 2025] RTC

Real-Time Execution of Action Chunking Flow Policies (RTC) 作者: Kevin Black, Manuel Y. Galliker, Sergey Levine 机构: Physical Intelligence, UC Berkeley 会议: NeurIPS 2025 链接: arXiv 2506.07339 | 项目页面 | 代码 (
2026-03-25
论文批读
#VLA #VLA-RTC
VLA-RTC:Introduction

VLA-RTC:Introduction

Stage 01: Control Basics 这一课只解决 5 个最基础的问题: 什么是 robot policy 什么是 observation 什么是 action 什么是 closed-loop 什么是 control frequency 机器人控制最朴素的形式就是: 看一眼当前世界 -> 决定一个动作 -> 执行动作 -> 世界变化 -> 再看一眼。 1.
2026-03-25
学习笔记
#VLA #VLA-RTC
CS208 Algorithm Design and Analysis

CS208 Algorithm Design and Analysis

Stable Matching 稳定匹配问题 Introduction 稳定匹配问题最早由 David Gale 和 Lloyd Shapley 在 1962 年提出。其最经典的背景是 “稳定婚姻问题” (Stable Marriage Problem):给定 nnn 位男性和 nnn 位女性,每位男性都对所有女性有一个偏好排序,每位女性也对所有男性有一个偏好排序。我们的目标是找到一个完备匹配(P
2026-03-14
学习笔记
#算法
CS307 Principles of Database Systems

CS307 Principles of Database Systems

SQL DDL 数据定义语言 DDL 用于构建和管理数据库的结构 CREATE DATABASE 用于创建一个新的数据库 语法: 1CREATE DATABASE database_name; DROP DATABASE 用于删除一个已存在的数据库。这是一个不可逆的操作 语法: 1DROP DATABASE database_name; CREATE TABLE 用于在当前数据库中创建一个新
2026-01-04
学习笔记
#数据库
CS203 Data Structure and Algorithm Analysis

CS203 Data Structure and Algorithm Analysis

部分笔记摘录自hello-algo 栈 & 队列 双向队列 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868
2025-12-22
学习笔记
#算法
Quantization模型量化

Quantization模型量化

Transformer量化的核心挑战:激活离群值与分布特性 与卷积神经网络(CNN)相比,Transformer模型的量化难度显著更高。这一差异的根源在于Transformer内部独特的激活分布特性,尤其是随着模型规模扩大而涌现的“系统性离群值”。 已有研究表明,当Transformer模型参数量超过67亿(6.7B)时,激活矩阵中会涌现出极端的离群值。这些离群值并非随机噪声,而是具有高度的结构化
2025-11-19
学习笔记
#模型量化
Text-to-Video Retrieval

Text-to-Video Retrieval

CNN 卷积神经网络 图解参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/44464548 https://cloud.tencent.com/developer/article/2109487 一个典型的 CNN (如RestNet)架构通常由以下几种层组合而成: 输入层 (Input Layer) 卷积层 (Convolutional Layer) 激活层 (Acti
2025-09-22
学习笔记
#视频文本检索 #深度学习 #模型蒸馏
2025年数模国赛C题论文

2025年数模国赛C题论文

基于生存分析的NIPT时间选择与胎儿异常判定 作者:余明羲,叶子枫,吴悠 日期:2025年9月7日 摘要 无创产前检测(NIPT)因其高准确性和低风险在胎儿染色体异常筛查中得到广泛应用,但检测结果受孕周、BMI、胎儿性别等多因素影响。本文基于大规模孕妇检测数据,构建数学模型,系统分析了孕妇特征与胎儿性染色体浓度的关系,并提出数据驱动的BMI分组与最佳检测时点推荐方法。 对于问题一,本文首先对Y染色
2025-09-10
论文
#数学建模
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