读论文报告

如何在无需昂贵 3D 重建的情况下，从原始 RGB-D 输入中有效学习在线表示，同时保证丰富语义、空间感知和终身记忆？ 物体 grounding 与空间探索的联合优化尚未被充分研究

通过动态生成依赖于序列位置隐藏状态及 Transformer 块解耦输入流（查询、键、值、残差）的连接权重，突破残差连接瓶颈，增强跨层信息流。MUDD 可无缝集成至任意 Transformer 架构

一、研究背景与问题提出 1.1 大语言模型的潜力与局限 大语言模型（LLMs）如 GPT-3、PaLM 等能够编码丰富的世界语义知识，这对于需要理解自然语言指令的机器人来说具有巨大潜力。然而，LLMs

Cosmos-Reason1：从物理常识到具身推理--读论文报告 一、研究背景与核心目标 在人工智能领域，物理 AI 系统需要在真实物理世界中感知、理解并执行复杂动作。然而，当前大语言模型（LLMs）