最有意思的五篇文章 CoRL上 (最有意思的五十音图)
现在的各种学术会议多如牛毛，一个大会质量高不高，除了看大会后的组织者是谁之外，另一个重要因素的是看这个学术会议上出过哪些重要的论文。如伯克利 BAIR Blog 编委会成员、在读博士许华哲就和雷锋网记者开过玩笑，如果要组织一个新的会议，会议组织者不仅需要邀请重量级的演讲嘉宾，另一个任务是盯着自己的学生做出一两篇有影响力的论文来，这样就可以让大家知道这个会不是水会，第二年参加的人就多了。这固然是个玩笑，但对第一届举办的学术会议来说，论文质量一定是非常重要的。
近日在山景城召开的第一届CoLR大会上，雷锋网也重点了解了这届大会论文投递的情况。
从大会官方统计数据看，本次大会总共收到212篇论文，数量最大的三个论文类别分别为增强学习、模型学习和机器人视觉；
在现场Oral presentation环节，长论文的讲解时间为20分钟，短论文讲解时间为6分钟。
以下是雷锋网在现场发现的若干有意思的论文：
1. 《 One-Shot visual Imitation Learning via Meta-Learning 》
作者：Chelsea Finn , Tianhe Yu , Tianhao Zhang, Pieter Abbeel, Sergey Levine
摘要：为了让机器人成为可以广泛地执行通用工作，其必须能在复杂的非结构化环境中快速有效地获取各种各样的技能。 像深度神经网络这样的高容量模型可以使机器人展示出复杂的技能，但是从头开始学习每个技能就变得不可行。 在本论文中，我们提出了一种元模拟学习方法，使机器人学习如何更有效地学习，从而使其能够从单个展示中获得新的技能。 与先前的单次模拟方法不同，我们的方法可以扩展到原始像素输入，所需要前期任务数量也大大减少，从而更有效地学习新技能。 我们在模拟机器人和真实机器人平台上进行的实验均证明了从单个视觉展示中学习端到端的新任务的能力。
点评： 这篇论文是雷锋网很早就发现的一篇论文，详见《 BAIR论文：通过“元学习”和“一次性学习”算法，让机器人快速掌握新技能 》
2. 《 image2mass: Estimating the Mass of an Object from Its Image 》
作者：Trevor Standley, Ozan Sener, Dawn Chen, Silvio Savarese
摘要：机器人操纵真实世界中的物体需要理解这些对象的物理属性。 我们提出了一个从物体的图像中估计物体质量的模型， 我们收集了包含图像，大小和重量等信息的大型数据集，并比较了在这个数据集上训练的图像的质量的几个基准模型。同时，我们对比了也在这个问题上人的表现。 最后，我们提出了一个考虑到对象的3D形状的模型， 这个模型比上述基准和与人类的表现相比都要更好。
点评： 斯坦福Copmutational Vision & Geometry Lab的Silvio Savarese教授团队的一篇文章，看一张图片，预测物体的重量，这个应用很酷。据第一作者Trevor Standley介绍，他们使用Amazon的API接口获取大量商品信息作为数据集，除了估计体积和密度的两个模块，还有一个专门估计物体3D形状的神经网络模块，从而进一步保证物体估计的准确度。
3.《 Neural Task Programming: Learning to Generalize Across Hierarchical Tasks 》
作者：Danfei Xu,Suraj Nair,Yuke Zhu,Julian Gao,Animesh Garg,Li Fei-Fei,Silvio Savarese
摘要：在本论文中，我们提出了一种名为神经任务编程（NTP）的新型机器人学习框架，该方法可以通过较少的示范和神经程序引导进行学习。NTP可将输入的规范性任务（例如任务的视频展示）递归地将其分解成更精细的子任务规范， 这些规范被传递到分级神经程序，通过可调用的底层子程序是与环境进行交互。同时，我们在三个机器人操纵任务中验证了我们的方法，在试验中，NTP展示了在显示分层结构和组合结构的顺序任务的强泛化能力化。 实验结果表明，NTP在学习长度不定、可变拓扑和不断变化的未知任务的学习和拓展有较好的效果。
点评： 虽然李飞飞团队之前的研究更多是在计算机视觉领域，但正是如此，才有可能从机器人领域研究者习惯的视角外去思考问题，这篇论文提出的新思路也值得机器人研究者注意。
Intention-Net: Integrating Planning and Deep Learning for Goal-Directed Autonomous Navigation
作者： Wei Gao, Wee Sun Lee, Shengmei Shen,Karthikk Subramanian
摘要：如何将送货机器人可靠地导航到新办公大楼中的目的地，并提供最少的先验信息？ 为了应对这一挑战，本文介绍了一种两层次的分级方法，它集成了无需模型的深度学习和基于模型的路径规划。 在低层次上，一个叫做意图网络的神经网络运动控制器被端对端地训练用于提供鲁棒的本地导航。 意图网络将来自单个单目照相机的图像和“意图”直接映射到机器人控制器。 在高层，路径规划者使用粗略地图（例如二维平面图）来计算从机器人当前位置到目标的路径， 计划的路径向意图网络提供意图。 初步的实验表明，学习的运动控制器是强大的，不受感知的不确定性的影响，并通过与路径规划器的整合，有效地推广到新的环境和目标。
点评： 未来的无人驾驶车辆能否像人类一样，凭借Google Maps就能自动驾驶？这显然是一个让无人驾驶更接近“人”的研究。
5. 《 Emergent Behaviors in Mixed-Autonomy Traffic 》
作者：Cathy Wu，Aboudy Kreidieh, Eugene Vinitsky, Alexandre M. Bayen
摘要：交通动态往往是一个复杂的动力系统建模，传统的分析工具可能难以提供由交通运输机构和规划者使用的易处理的策略。如果将自动车辆引入交通系统，需要了解自动化对交通网络的影响。本文阐述并采用增强学习（RL）的强大框架来处理混合交通控制问题（存在自动驾驶车辆和人类司机）中由此产生的政策和紧急行为，提供了通过混合车队的自动化和人类司机车辆实现交通自动化的潜力。无模式学习方法被证明自然选择之前由模型驱动的方法设计的政策和行为，例如稳定和排队，可以有效提高环路效率甚至超过理论速度极限。值得注意的是，RL通过有效地利用人类驾驶行为的结构来成功地使速度最大化，以形成交叉口网络的有效车辆间距。我们在稳定性分析和混合自治分析的现有控制理论结果的背景下描述我们的结果。
点评： 如果自动驾驶车辆达到5%，对我们的交通会产生什么影响？这一论文的试验中展示了在一个21辆人类司机和1辆无人驾驶车在环形路段的模拟情况，整个运行效率可提高60%。现实交通状况可能更为复杂，但如果无人车的加入可以更好地解决拥堵问题，毫无疑问对无人车是个大利好消息。
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过去一周里，雷锋网参加了业内多个重大会议，包括国内的双创周、极飞科技年度大会，以及国外的IROS2016等，下面我们就来回顾下，这些大会都有哪些看点，IROS2016，见证机器人领域最顶级的国际会议IROS会议今年已经举办到第29届，会议每年会收到约两千多篇论文投稿，而本届会议在韩国大田举办，会有2500位来自约40个国家的全球机器人...。
雷锋网AI科技评论按，对于机器学习而言，区分异常数据或有显著差异数据至关重要，谷歌在NeurIPS2019论文中提出并发布了针对基因组序列OOD检测的现实基准数据集，进而提出一种基于似然比的解决方案，可显著提高OOD检测的准确性，AI科技评论将谷歌对该方法的官方解读编译如下，深度学习科学家要成功部署机器学习系统，需要系统能够区分出异常...。
雷锋网AI科技评论按，作为最久负盛名的机器学习顶会之一，今年NeurIPS2019在召开之前就消息不断，在今年论文审稿期间，NeurIPS2019程序委员会主席专门发布声明称，19篇论文因一稿多投被拒收，一时造成热议；而在会议近一个月前，多位黑人参会者们申请加拿大签证被拒的消息引起了AI学者们纷纷为其发声并对近年来签证问题的讨论展开了...。
AI科技评论今天给大家介绍一篇已被接收的论文，论文作者来自卡耐基梅隆大学、香港科技大学、北京大学和马萨诸塞大学阿默斯特分校，是MEAL系列作者的一篇最新力作，这是一篇非常特别的文章，其中一个审稿人评价这篇文章是标签平滑和知识蒸馏领域有突破性的一篇文章，并给出了8分的高分，为什么说它特殊呢，因为论文的核心并不是常见的刷点打榜的工作，而...。
雷锋网AI科技评论按，本文来自德国Fraunhofer协会IAIS研究所的研究科学家MichaelGalkin，他的研究课题主要是把知识图结合到对话AI中，雷锋网AI科技评论全文编译如下，必须承认，图的机器学习，MachineLearningonGraphs，已经成为各大AI顶会的热门话题，NeurIPS当然也不会例外，在NeurIP...。
2021年11月12日凌晨，迟迟未公布的CoRL2021论文奖名单终于揭晓，备受关注的论文大奖全部被华人学者包揽，来自麻省理工大学的TaoChen，JieXu，PulkitAgrawal，导师，拿下最佳论文奖；来自哥伦比亚大学的HuyHa，宋舒然，导师，拿下最佳系统论文奖，本次获提名奖的共有七篇论文，四篇最佳论文奖提名，三篇最佳系统论...。
译者，AI研习社，季一帆、，在强化学习中，我们使用奖惩机制来训练agents，Agent做出正确的行为会得到奖励，做出错误的行为就会受到惩罚，这样的话，agent就会试着将自己的错误行为最少化，将自己的正确行为最多化，本文我们将会聚焦于强化学习在现实生活中的实际应用，很多论文都提到了深度强化学习在自动驾驶领域中的应用，在无人驾驶中，需...。
雷锋网AI科技评论按，量子优势，这个概念是科技公司大多公开表达或半公开支持一种说法，即量子计算机的计算性能超越史上最强的经典计算机，在通往，量子优势，这条道路上，IBM可谓是一位超级积极分子，日前，IBM发布博文介绍了其在，自然，上发表的一篇名为，使用量子强化特征空间的监督学习，的论文所提出的一种量子算法，称该算法有望在不远的将来让...。
2月4日至2月9日，旧金山迎来人工智能的国际顶级会议——AAAI2017，AI科技评论作为前赴第一线现场报道的中国媒体，在大会期间为大家梳理了一份AAAI2017的现场精华集锦，内容包括七大部分，让你即便不在现场也能感受一番，故事在手，天下我有，的体验，一、百度、腾讯、华为……哪些国内公司的论文被AAAI收录，今年的AAAI2017上...。
EfficientZero的性能接近DQN，DeepQ，Learning，在2亿帧时的性能，但消耗的数据却减少500倍，近日，一项研究在学术界引起了广泛的关注和热议，有消息称，DeepMind和Google已经在内部关门开会讨论了，粉丝众多的科技向youtube博主Yannickicher甚至专门做了半个小时的视频来讲解这篇论文，学者...。
疫情之后，，旧的世界，将不复存在线上直播将成为学术交流的重要形式2020年4月3日，NLP顶会ACL2020公布录用论文之后，AI科技评论相继与哈工大、复旦大学联合举办两期，ACL系列解读，直播活动，受到广大师生的好评，第一期，ACL2020，哈工大SCIR系列解读第二期，ACL2020，复旦大学系列解读在此基础上，我们在此联合清华大...。
经济学家熊彼特认为，所谓创新就是要，建立一种新的生产函数，，即生产要素的重新组合，，就是要把一种从来没有的关于生产要素和生产条件的，新组合，引进生产体系中去，以实现对生产要素或生条件的，新组合，目前，机器人就是新的生产要素，要妥帖地缝合在社会生活中，后疫情时代的科学家与产业人士，已经找到机器人与人工智能发展的方向，我们将看到，他们会...。
回溯自动驾驶的十数年历程，在国内市场，自动驾驶享受过一年融资超千亿的高光时刻，也经历过行业遇冷、商业受阻的争议时刻，当下，自动驾驶行业被，寒潮，笼罩，估值缩水、裁员倒闭等戏码在自动驾驶市场持续上演，在，寒潮，之下，自动驾驶行业资本投资热情大幅下降，种种不利因素给自动驾驶的未来平添许多不确定性，同时也给行业发展带来了很多新的变化，变化的...。
发表在极米投影仪2024，11，2011，16极米RS10Ultra大师版是最新上市的激光投影仪，同时也是极米RS10Ultra典藏版的升级款，那么和价格同样昂贵的坚果N3UltraMAX之间有什么区别呢，下面就通过两款投影仪的详细参数配置进行对比分析，看看极米RS10Ultra大师版和坚果N3UltraMAX区别有哪些，哪款投影仪的...。
发表在行业动态2022，4，210，57什么是激光电视，这回有了明确的答案了，根据2022年工信部公布的首个激光电视行业标准里描述，主机配屏幕、亮度用尼特才可以叫激光电视，此标准也将在4月1日正式实施，首个行业标准发布，规范行业市场秩序激光电视行业标准的起草，早在2021年就已经开始部署，由中国电子技术标准化研究院、海信、光峰、长虹、...。
风电并网装机容量持续增长据国家能源局统计数据显示，从2016年至2022年，中国风电累计并网装机容量规模持续增长，增速维持在较高水平，截至2021年底，全国风电累计装机容量达到3.28亿千瓦，其中陆上风电累计装机容量为3.02亿千瓦，海上风电累计装机容量为2639万千瓦，截至2022年11月底，风电装机容量已达到万千瓦，同比增长15....。
谷斯妈妈，MotherGoose，起源于17世纪欧洲，发展于美国，300年专注于0，6岁儿童的早期教育，谷斯妈妈将线上家长课堂平台与线下实体教学结合，提供完善家庭教育方案和儿童成长方案，谷斯妈妈于2016年正式进入市场，计划将在开设500家儿童家庭成长中心，影响超过50万年轻家庭，传承于MotherGoose童谣，历经三个多世纪的发展...。
