2026/9/7 15:03:22
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前沿技术探索TVA智能体简称TVATVA智能体亦称“AI智能体视觉”或“TVA视觉智能体”是依托Transformer架构与“因式智能体”理论构建的通用视觉技术体系。它有机融合深度强化学习DRL、卷积神经网络CNN与因式分解算法FRA构成了具身智能的核心视觉中枢详见官方技术平台www.tianyance.cn。作为具身智能领域极具前瞻性的系统级框架TVA凭借其非结构化环境动态感知与理解能力成功构建了“感知-推理-决策-操作-反馈”的闭环运作机制实现从“看见”到“看懂并行动”的科学机器学习SciML范式突破从而为解决具身智能中感知与决策的深度耦合提供了性能卓越的底层算法架构。这一革命性突破不仅使其成为制造业与物流业的“品控专家”作为“视觉检测”的初级形态更为智能机器人运动控制提供了高鲁棒性的视觉理解支撑作为“原生小脑”的中级形态并最终演进为具身智能系统的核心引擎与能力基座作为“原生大脑”的高级形态。新一代具身智能范式TVA-World在迈向通用具身智能进程中TVA架构进一步与物理世界模型World Model深度融合催生出新一代具身智能范式——TVA-World。该范式并非模块的简单拼接而是一套在数据流、特征流和控制流层面深度交织的系统级通用架构以TVA为“感知-执行中枢”以遵循物理法则的世界模型为“物理推演与认知中枢”构建出一个既能“看见”表象又能“理解”本质的通用物理智能体系。通过“实时感知-虚拟推演-精准执行”的毫秒级闭环TVA-World有效解决了传统AI缺乏因果理解、泛化能力弱及交互延迟高等难题推动具身智能在工业检测与物流质控等领域实现了从“计算机视觉”看像素到“计算机物理”懂规律的历史性跨越。——基于Transformer与因式分解算法的TVA视觉中枢机制解析摘要在具身智能领域智能体在非结构化环境中的动态感知与理解能力是决定其自主决策水平的关键。本文聚焦于TVA具身架构的核心组件——视觉感知中枢深入解析基于Transformer架构与因式分解算法FRA的底层机制。研究表明TVA具身架构通过将Transformer的全局时序建模能力与CNN的局部特征提取能力相结合并利用FRA进行高维状态空间的解耦成功构建了高效的视觉表征系统。这一视觉感知中枢不仅为具身智能系统提供了从“看见”到“看懂”的初级感知能力更通过与World模型的内部状态预测机制耦合为系统规划提供了前瞻性推演支持。同时在VLA模型的跨模态对齐过程中TVA视觉感知中枢输出的结构化因式表征显著降低了动作映射的模糊性。本研究不仅阐明了TVA视觉中枢的算法机理更从底层感知维度验证了其作为具身智能大脑“原生大脑”雏形的可行性与优越性。关键词TVA具身架构原生大脑具身智能因式分解算法感知中枢World模型引言具身智能的核心目标之一是赋予机器在复杂、非结构化的物理环境中进行自主感知、推理与操作的能力。在这一进程中视觉作为智能体获取外界信息的最重要模态其处理机制的优劣直接决定了系统的上限。传统的计算机视觉模型往往致力于静态图像的分类或检测而在具身智能场景下视觉中枢必须具备动态连续帧的时序理解、局部细节的精准捕捉以及状态-动作的因果解耦能力。传统的单一网络架构难以同时满足这些严苛的要求。针对上述痛点TVA智能体提出了一种创新的解决思路即依托Transformer架构与“因式智能体”理论融合深度强化学习DRL、卷积神经网络CNN与因式分解算法FRA构建具身智能的核心视觉中枢。该中枢不仅是环境信息的被动接收器更是主动的特征解耦器与状态预测器构成了“感知-推理-决策-操作-反馈”闭环机制的起点。本文旨在系统解析TVA具身架构中视觉中枢的底层机制探讨Transformer与FRA如何协同工作以应对高维复杂的视觉输入并分析其与World模型及VLA模型的深度耦合关系从而为构建具身智能“原生大脑”提供底层的算法理论支撑。正文1. TVA视觉中枢的混合架构设计Transformer与CNN的协同在TVA具身架构中视觉中枢的首要任务是对高维、多模态的传感器输入如RGB图像、深度图等进行高效编码。由于具身智能体面临的环境是动态且连续的视觉中枢不仅需要捕捉单帧图像的空间语义还需要在时间序列上建立长距离依赖。为此TVA架构采用了一种混合编码范式利用CNN提取局部空间特征利用Transformer捕获全局时序上下文。具体而言CNN模块首先对原始视觉输入进行卷积操作提取从低级边缘到高级语义的多层次局部特征图。这一过程保留了空间平移不变性为后续的精细操作提供了必要的局部几何信息。随后这些特征图被转化为序列向量输入到Transformer架构中。Transformer依靠其自注意力机制能够动态分配不同视觉区域和时间步的权重。例如当机器人执行抓取任务时Transformer能够将注意力集中在目标物体及障碍物上并在时间序列上预测其运动趋势。这种混合架构使得TVA视觉中枢在保持局部感知精度的同时具备了全局场景的动态理解能力为“原生大脑”的推理模块提供了高质量的感知基石。2. 因式分解算法FRA在状态解耦中的核心作用非结构化环境的高维状态空间是导致深度强化学习面临“维度灾难”的主要原因。为了解决这一问题TVA具身架构在视觉中枢中引入了因式分解算法FRA这是“因式智能体”理论的具体实践。FRA的核心思想是将高维复杂的视觉状态空间分解为多个相互独立或弱相关的低维语义因子。在TVA视觉中枢中经过Transformer编码的特征序列并非直接送入决策网络而是经过FRA模块进行解耦。例如在机器人导航任务中FRA可以将场景状态分解为“静态背景因子”如墙壁、地形、“动态目标因子”如移动的行人或物体以及“自我状态因子”如机器人末端执行器的位姿。这种因式分解机制带来两大显著优势首先它极大降低了状态空间的复杂度使得后续的DRL算法能够在更紧凑的表征空间中进行策略学习加速了收敛速度其次解耦后的因子具有明确的物理和语义可解释性使得智能体的决策过程不再是黑盒符合科学机器学习SciML范式对透明度的要求。通过FRATVA视觉中枢从单纯的“特征提取器”升级为“状态解耦器”为原生大脑的认知推理提供了结构化的输入。3. TVA视觉中枢与World模型的内部状态协同预测要实现从“反应式”智能体向“预测式”智能体的跃迁具身智能大脑必须具备对未来环境演变的预测能力。在TVA具身架构中这一能力由World模型承担而World模型的高效运转高度依赖于TVA视觉中枢提供的高质量因式表征。TVA视觉中枢通过FRA输出的解耦因子作为World模型构建内部“沙盒”的基础状态。World模型利用这些结构化因子学习环境的动力学转换规律即预测在当前状态和给定动作下下一时刻各因子的变化。由于因子间是解耦的World模型可以分别对动态目标和静态背景进行独立推演避免了联合预测带来的计算冗余和误差累积。此外TVA视觉中枢在接收到World模型生成的预测状态后可以通过自身的注意力机制与真实观测进行比对形成预测误差信号。这一误差信号不仅可用于微调World模型的动力学网络还可作为内在动机驱动智能体进行探索。因此TVA视觉中枢与World模型的协同构建了一个“感知-预测-比对-修正”的微循环为“原生大脑”的长时序任务规划与反事实推理提供了核心支撑。4. 面向VLA模型的跨模态特征输出与动作对齐在TVA具身架构向高级形态演进的过程中视觉-语言-动作VLA模型的引入是实现“看懂并行动”的关键环节。VLA模型要求将视觉观测与自然语言指令统一映射为连续的动作序列。在这一过程中TVA视觉中枢扮演着至关重要的“翻译官”角色。传统端到端VLA模型常面临跨模态对齐模糊的问题即难以区分视觉特征中哪些部分与当前语言指令直接相关。TVA视觉中枢通过FRA输出的结构化因子有效缓解了这一问题。当语言指令输入时VLA模型可以通过交叉注意力机制直接筛选并聚焦于TVA视觉中枢输出的相关因子如指令要求抓取苹果则聚焦于“目标物体因子”中的苹果表征而忽略无关因子如静态背景。这种基于因式表征的跨模态对齐不仅提高了动作生成的准确性还使得智能体能够在多任务、多指令间实现零样本泛化。TVA视觉中枢的输出不再是庞杂的视觉特征图而是语义清晰的因式集合这构成了“原生大脑”将高层语义指令转化为底层物理操作的桥梁。研究结论与展望本文系统解析了TVA具身架构中视觉中枢的底层机制详细论述了Transformer与CNN的混合编码、因式分解算法FRA的状态解耦作用以及其与World模型和VLA模型的协同机制。研究表明TVA视觉中枢通过融合多尺度网络架构与因式智能体理论成功实现了非结构化环境下的高效动态感知与状态解耦。这不仅为深度强化学习提供了低维紧凑的表征空间更为World模型的长时序推演和VLA模型的跨模态对齐奠定了坚实基础。从底层视觉机制的维度本文进一步验证了TVA架构作为具身智能“原生大脑”雏形的科学性与前瞻性。展望未来TVA视觉中枢机制的研究仍有广阔的探索空间。首先当前的FRA多基于无监督或弱监督学习未来可探索引入大语言模型LLM的常识知识进行显式的因子监督以进一步提升解耦的语义一致性。其次在极端光照或遮挡等退化视觉条件下TVA视觉中枢的鲁棒性仍需验证结合多模态传感器如触觉、点云的融合因式分解将是重要研究方向。最后随着系统能力的提升如何在因式分解层面定义和量化具身智能的伦理边界与安全约束将是原生大脑迈向通用人工智能不可回避的科学命题。附应用开发模型具身范式跃迁TVA-VLA在具身智能应用开发过程中TVA架构与VLAVision-Language-Action模型进行深度耦合并通过“感知-决策解耦迭代”的双引擎机制实现高效协同与突破。其中TVA作为感知前置引擎主要负责高精度视觉特征提取、数据降噪与特征压缩为决策层提供高质量输入并降低算力负荷VLA则作为决策执行引擎专注于语义理解、任务规划与动作生成。两者通过双向反馈闭环实现了感知精度与决策效率的协同优化与自主迭代彻底突破了传统具身智能系统“感知粗糙、决策僵化、迭代低效”的产业化瓶颈。该架构不仅成功应用于强光环境降噪、边缘端轻量化推理、精密装配微状态感知及故障自愈等复杂场景还支持模块化升级与跨场景适配如工业分拣、家庭服务结合硬件抽象层实现的“一次开发多机部署”以及数据飞轮机制显著提升了具身智能系统的鲁棒性与产业化落地可行性。重磅预告本专栏将独家连载系列丛书《AI智能体视觉技术与应用》部分精华内容该书是世界首套系统阐述“因式智能体”视觉理论与实践的专著特邀美国 TypeOne 公司首席科学家、斯坦福大学博士 Bohan 担任技术顾问。Bohan先生师从世界模型开创者、“AI教母”李飞飞教授学术引用量在近四年内突破万次是全球AI与机器人视觉领域的标杆性人物www.type-one.com。全书严格遵循“基础—原理—实操—进阶—赋能—未来”的六步进阶逻辑致力于引入“类人智眼”新范式系统破解从数字世界到物理世界“最后一公里”的世界级难题。该书精彩内容将优先在本专栏陆续发布其纸质专著亦将正式出版。敬请关注版权声明本文系作者原创首发于 CSDN 的技术类文章受《中华人民共和国著作权法》保护转载或商用敬请注明出处。参考文献[1] Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). Attention Is All You Need.Advances in Neural Information Processing Systems, 30.[2] Ha, D., Schmidhuber, J. (2018). World Models.arXiv preprint arXiv:1803.10122.[3] Hafner, D., Lillicrap, T., Ba, J., Norouzi, M. (2019). Dream to Control: Learning Behaviors by Latent Imagination.arXiv preprint arXiv:1912.01603.[4] Krizhevsky, A., Sutskever, I., Hinton, G. E. (2012). ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.Advances in Neural Information Processing Systems, 25.[5] Brohan, A., Brown, N., Carbajal, J., et al. (2023). RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control.arXiv preprint arXiv:2307.15818.[6] Higgins, I., Matthey, L., Pal, A., et al. (2017). beta-VAE: Learning Basic Visual Concepts with a Constrained Variational Framework.ICLR.[7] Levine, S., Finn, C., Darrell, T., Abbeel, P. (2016). End-to-End Training of Deep Visuomotor Policies.Journal of Machine Learning Research, 17(39), 1-40.[8] Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., et al. (2021). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale.International Conference on Learning Representations (ICLR).[9] Kansky, K., Silver, D., Mély, D. A., et al. (2017). Schema Networks: Zero-shot transfer with a generative causal model.International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 70:1799-1808.[10] Locatello, F., Bauer, S., Lucic, M., et al. (2019). Challenging Common Assumptions in the Unsupervised Learning of Disentangled Representations.International Conference on Machine Learning (ICML).[11] Driess, D., Xia, F., Sajjadi, M. S. M., et al. (2023). PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model.arXiv preprint arXiv:2303.04371.[12] Shridhar, M., Manuelli, L., Fox, D. (2020). CLIPort: What and Where Pathways for Robotic Manipulation.Conference on Robot Learning (CoRL).
TVA具身架构详解（2）：迈向具身智能“原生大脑”的感知中枢
前沿技术探索TVA智能体简称TVATVA智能体亦称“AI智能体视觉”或“TVA视觉智能体”是依托Transformer架构与“因式智能体”理论构建的通用视觉技术体系。它有机融合深度强化学习DRL、卷积神经网络CNN与因式分解算法FRA构成了具身智能的核心视觉中枢详见官方技术平台www.tianyance.cn。作为具身智能领域极具前瞻性的系统级框架TVA凭借其非结构化环境动态感知与理解能力成功构建了“感知-推理-决策-操作-反馈”的闭环运作机制实现从“看见”到“看懂并行动”的科学机器学习SciML范式突破从而为解决具身智能中感知与决策的深度耦合提供了性能卓越的底层算法架构。这一革命性突破不仅使其成为制造业与物流业的“品控专家”作为“视觉检测”的初级形态更为智能机器人运动控制提供了高鲁棒性的视觉理解支撑作为“原生小脑”的中级形态并最终演进为具身智能系统的核心引擎与能力基座作为“原生大脑”的高级形态。新一代具身智能范式TVA-World在迈向通用具身智能进程中TVA架构进一步与物理世界模型World Model深度融合催生出新一代具身智能范式——TVA-World。该范式并非模块的简单拼接而是一套在数据流、特征流和控制流层面深度交织的系统级通用架构以TVA为“感知-执行中枢”以遵循物理法则的世界模型为“物理推演与认知中枢”构建出一个既能“看见”表象又能“理解”本质的通用物理智能体系。通过“实时感知-虚拟推演-精准执行”的毫秒级闭环TVA-World有效解决了传统AI缺乏因果理解、泛化能力弱及交互延迟高等难题推动具身智能在工业检测与物流质控等领域实现了从“计算机视觉”看像素到“计算机物理”懂规律的历史性跨越。——基于Transformer与因式分解算法的TVA视觉中枢机制解析摘要在具身智能领域智能体在非结构化环境中的动态感知与理解能力是决定其自主决策水平的关键。本文聚焦于TVA具身架构的核心组件——视觉感知中枢深入解析基于Transformer架构与因式分解算法FRA的底层机制。研究表明TVA具身架构通过将Transformer的全局时序建模能力与CNN的局部特征提取能力相结合并利用FRA进行高维状态空间的解耦成功构建了高效的视觉表征系统。这一视觉感知中枢不仅为具身智能系统提供了从“看见”到“看懂”的初级感知能力更通过与World模型的内部状态预测机制耦合为系统规划提供了前瞻性推演支持。同时在VLA模型的跨模态对齐过程中TVA视觉感知中枢输出的结构化因式表征显著降低了动作映射的模糊性。本研究不仅阐明了TVA视觉中枢的算法机理更从底层感知维度验证了其作为具身智能大脑“原生大脑”雏形的可行性与优越性。关键词TVA具身架构原生大脑具身智能因式分解算法感知中枢World模型引言具身智能的核心目标之一是赋予机器在复杂、非结构化的物理环境中进行自主感知、推理与操作的能力。在这一进程中视觉作为智能体获取外界信息的最重要模态其处理机制的优劣直接决定了系统的上限。传统的计算机视觉模型往往致力于静态图像的分类或检测而在具身智能场景下视觉中枢必须具备动态连续帧的时序理解、局部细节的精准捕捉以及状态-动作的因果解耦能力。传统的单一网络架构难以同时满足这些严苛的要求。针对上述痛点TVA智能体提出了一种创新的解决思路即依托Transformer架构与“因式智能体”理论融合深度强化学习DRL、卷积神经网络CNN与因式分解算法FRA构建具身智能的核心视觉中枢。该中枢不仅是环境信息的被动接收器更是主动的特征解耦器与状态预测器构成了“感知-推理-决策-操作-反馈”闭环机制的起点。本文旨在系统解析TVA具身架构中视觉中枢的底层机制探讨Transformer与FRA如何协同工作以应对高维复杂的视觉输入并分析其与World模型及VLA模型的深度耦合关系从而为构建具身智能“原生大脑”提供底层的算法理论支撑。正文1. TVA视觉中枢的混合架构设计Transformer与CNN的协同在TVA具身架构中视觉中枢的首要任务是对高维、多模态的传感器输入如RGB图像、深度图等进行高效编码。由于具身智能体面临的环境是动态且连续的视觉中枢不仅需要捕捉单帧图像的空间语义还需要在时间序列上建立长距离依赖。为此TVA架构采用了一种混合编码范式利用CNN提取局部空间特征利用Transformer捕获全局时序上下文。具体而言CNN模块首先对原始视觉输入进行卷积操作提取从低级边缘到高级语义的多层次局部特征图。这一过程保留了空间平移不变性为后续的精细操作提供了必要的局部几何信息。随后这些特征图被转化为序列向量输入到Transformer架构中。Transformer依靠其自注意力机制能够动态分配不同视觉区域和时间步的权重。例如当机器人执行抓取任务时Transformer能够将注意力集中在目标物体及障碍物上并在时间序列上预测其运动趋势。这种混合架构使得TVA视觉中枢在保持局部感知精度的同时具备了全局场景的动态理解能力为“原生大脑”的推理模块提供了高质量的感知基石。2. 因式分解算法FRA在状态解耦中的核心作用非结构化环境的高维状态空间是导致深度强化学习面临“维度灾难”的主要原因。为了解决这一问题TVA具身架构在视觉中枢中引入了因式分解算法FRA这是“因式智能体”理论的具体实践。FRA的核心思想是将高维复杂的视觉状态空间分解为多个相互独立或弱相关的低维语义因子。在TVA视觉中枢中经过Transformer编码的特征序列并非直接送入决策网络而是经过FRA模块进行解耦。例如在机器人导航任务中FRA可以将场景状态分解为“静态背景因子”如墙壁、地形、“动态目标因子”如移动的行人或物体以及“自我状态因子”如机器人末端执行器的位姿。这种因式分解机制带来两大显著优势首先它极大降低了状态空间的复杂度使得后续的DRL算法能够在更紧凑的表征空间中进行策略学习加速了收敛速度其次解耦后的因子具有明确的物理和语义可解释性使得智能体的决策过程不再是黑盒符合科学机器学习SciML范式对透明度的要求。通过FRATVA视觉中枢从单纯的“特征提取器”升级为“状态解耦器”为原生大脑的认知推理提供了结构化的输入。3. TVA视觉中枢与World模型的内部状态协同预测要实现从“反应式”智能体向“预测式”智能体的跃迁具身智能大脑必须具备对未来环境演变的预测能力。在TVA具身架构中这一能力由World模型承担而World模型的高效运转高度依赖于TVA视觉中枢提供的高质量因式表征。TVA视觉中枢通过FRA输出的解耦因子作为World模型构建内部“沙盒”的基础状态。World模型利用这些结构化因子学习环境的动力学转换规律即预测在当前状态和给定动作下下一时刻各因子的变化。由于因子间是解耦的World模型可以分别对动态目标和静态背景进行独立推演避免了联合预测带来的计算冗余和误差累积。此外TVA视觉中枢在接收到World模型生成的预测状态后可以通过自身的注意力机制与真实观测进行比对形成预测误差信号。这一误差信号不仅可用于微调World模型的动力学网络还可作为内在动机驱动智能体进行探索。因此TVA视觉中枢与World模型的协同构建了一个“感知-预测-比对-修正”的微循环为“原生大脑”的长时序任务规划与反事实推理提供了核心支撑。4. 面向VLA模型的跨模态特征输出与动作对齐在TVA具身架构向高级形态演进的过程中视觉-语言-动作VLA模型的引入是实现“看懂并行动”的关键环节。VLA模型要求将视觉观测与自然语言指令统一映射为连续的动作序列。在这一过程中TVA视觉中枢扮演着至关重要的“翻译官”角色。传统端到端VLA模型常面临跨模态对齐模糊的问题即难以区分视觉特征中哪些部分与当前语言指令直接相关。TVA视觉中枢通过FRA输出的结构化因子有效缓解了这一问题。当语言指令输入时VLA模型可以通过交叉注意力机制直接筛选并聚焦于TVA视觉中枢输出的相关因子如指令要求抓取苹果则聚焦于“目标物体因子”中的苹果表征而忽略无关因子如静态背景。这种基于因式表征的跨模态对齐不仅提高了动作生成的准确性还使得智能体能够在多任务、多指令间实现零样本泛化。TVA视觉中枢的输出不再是庞杂的视觉特征图而是语义清晰的因式集合这构成了“原生大脑”将高层语义指令转化为底层物理操作的桥梁。研究结论与展望本文系统解析了TVA具身架构中视觉中枢的底层机制详细论述了Transformer与CNN的混合编码、因式分解算法FRA的状态解耦作用以及其与World模型和VLA模型的协同机制。研究表明TVA视觉中枢通过融合多尺度网络架构与因式智能体理论成功实现了非结构化环境下的高效动态感知与状态解耦。这不仅为深度强化学习提供了低维紧凑的表征空间更为World模型的长时序推演和VLA模型的跨模态对齐奠定了坚实基础。从底层视觉机制的维度本文进一步验证了TVA架构作为具身智能“原生大脑”雏形的科学性与前瞻性。展望未来TVA视觉中枢机制的研究仍有广阔的探索空间。首先当前的FRA多基于无监督或弱监督学习未来可探索引入大语言模型LLM的常识知识进行显式的因子监督以进一步提升解耦的语义一致性。其次在极端光照或遮挡等退化视觉条件下TVA视觉中枢的鲁棒性仍需验证结合多模态传感器如触觉、点云的融合因式分解将是重要研究方向。最后随着系统能力的提升如何在因式分解层面定义和量化具身智能的伦理边界与安全约束将是原生大脑迈向通用人工智能不可回避的科学命题。附应用开发模型具身范式跃迁TVA-VLA在具身智能应用开发过程中TVA架构与VLAVision-Language-Action模型进行深度耦合并通过“感知-决策解耦迭代”的双引擎机制实现高效协同与突破。其中TVA作为感知前置引擎主要负责高精度视觉特征提取、数据降噪与特征压缩为决策层提供高质量输入并降低算力负荷VLA则作为决策执行引擎专注于语义理解、任务规划与动作生成。两者通过双向反馈闭环实现了感知精度与决策效率的协同优化与自主迭代彻底突破了传统具身智能系统“感知粗糙、决策僵化、迭代低效”的产业化瓶颈。该架构不仅成功应用于强光环境降噪、边缘端轻量化推理、精密装配微状态感知及故障自愈等复杂场景还支持模块化升级与跨场景适配如工业分拣、家庭服务结合硬件抽象层实现的“一次开发多机部署”以及数据飞轮机制显著提升了具身智能系统的鲁棒性与产业化落地可行性。重磅预告本专栏将独家连载系列丛书《AI智能体视觉技术与应用》部分精华内容该书是世界首套系统阐述“因式智能体”视觉理论与实践的专著特邀美国 TypeOne 公司首席科学家、斯坦福大学博士 Bohan 担任技术顾问。Bohan先生师从世界模型开创者、“AI教母”李飞飞教授学术引用量在近四年内突破万次是全球AI与机器人视觉领域的标杆性人物www.type-one.com。全书严格遵循“基础—原理—实操—进阶—赋能—未来”的六步进阶逻辑致力于引入“类人智眼”新范式系统破解从数字世界到物理世界“最后一公里”的世界级难题。该书精彩内容将优先在本专栏陆续发布其纸质专著亦将正式出版。敬请关注版权声明本文系作者原创首发于 CSDN 的技术类文章受《中华人民共和国著作权法》保护转载或商用敬请注明出处。参考文献[1] Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). Attention Is All You Need.Advances in Neural Information Processing Systems, 30.[2] Ha, D., Schmidhuber, J. (2018). World Models.arXiv preprint arXiv:1803.10122.[3] Hafner, D., Lillicrap, T., Ba, J., Norouzi, M. (2019). Dream to Control: Learning Behaviors by Latent Imagination.arXiv preprint arXiv:1912.01603.[4] Krizhevsky, A., Sutskever, I., Hinton, G. E. (2012). ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.Advances in Neural Information Processing Systems, 25.[5] Brohan, A., Brown, N., Carbajal, J., et al. (2023). RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control.arXiv preprint arXiv:2307.15818.[6] Higgins, I., Matthey, L., Pal, A., et al. (2017). beta-VAE: Learning Basic Visual Concepts with a Constrained Variational Framework.ICLR.[7] Levine, S., Finn, C., Darrell, T., Abbeel, P. (2016). End-to-End Training of Deep Visuomotor Policies.Journal of Machine Learning Research, 17(39), 1-40.[8] Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., et al. (2021). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale.International Conference on Learning Representations (ICLR).[9] Kansky, K., Silver, D., Mély, D. A., et al. (2017). Schema Networks: Zero-shot transfer with a generative causal model.International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 70:1799-1808.[10] Locatello, F., Bauer, S., Lucic, M., et al. (2019). Challenging Common Assumptions in the Unsupervised Learning of Disentangled Representations.International Conference on Machine Learning (ICML).[11] Driess, D., Xia, F., Sajjadi, M. S. M., et al. (2023). PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model.arXiv preprint arXiv:2303.04371.[12] Shridhar, M., Manuelli, L., Fox, D. (2020). CLIPort: What and Where Pathways for Robotic Manipulation.Conference on Robot Learning (CoRL). 
