模型简介
CrossFormer 是一个多任务策略模型,专注于机器人技术领域,能够处理操作、导航、移动和航空等多种任务。
模型特点
跨具身学习
支持多种机器人任务,包括操作、导航、移动和航空,实现统一的策略学习。
规模化应用
设计用于在多种机器人平台上进行规模化部署和应用。
模型能力
机器人操作
导航控制
移动规划
航空任务执行
使用案例
机器人技术
多任务机器人控制
使用单一模型控制机器人执行多种任务,如抓取、移动和导航。
提高任务执行的效率和一致性。
航空机器人应用
应用于无人机或其他航空机器人的任务执行。
实现复杂的航空任务自动化。
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers

支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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