我们共用 3 篇论文被 NeurIPS 2024 录用!
我们的团队在 NeurIPS 2024 上提交了 3 篇论文,这些论文都与持续学习相关,涵盖了在线持续学习、广义类增量学习和视觉-语言模型的持续学习。详细信息如下。
我们的团队在 NeurIPS 2024 上提交了 3 篇论文,这些论文都与持续学习相关,涵盖了在线持续学习、广义类增量学习和视觉-语言模型的持续学习。详细信息如下。
我们的团队在 2024 年深圳智能机器人灵巧手竞赛中荣获 Excellence 奖。我们开发了一个基于 Grounded SAM 2 和 YOLOv11 的分割和抓取算法,采用语义引导模型进行精确的对象识别。我们的自定义抓取算法处理分割后的图像,识别最优的抓取点和姿态,使机器人手臂能够高精度抓取对象。我们的模型在...
我们有一篇论文被 CVPR 2025 录用!这篇论文关注于联邦学习,贡献于传统的联邦学习与预训练模型。这篇论文扩展了分析持续学习中的权重不变性,并提出了分析联邦学习(AFL),它为预训练模型的联邦学习提供了闭式解。同时,这篇论文在训练速度上实现了 150x-200x 的加速,与现有方法相比。详细信息如下。
我们共有 4 篇论文被 ACL 2025 录用!其中 3 篇论文关注于大语言模型,贡献于隐私保护、性别偏见和多模态数据安全对齐。另一篇论文关注于持续学习,使用分析闭式解解决用户隐私数据保护和语音系统命令识别场景下的高计算功耗问题。每篇论文的详细信息如下。
我们有三篇论文被第 42 届国际机器学习会议(ICML 2025)录用!其中两篇聚焦持续学习:一篇解决多标签类别增量学习问题,另一篇提出面向持续学习中动态骨干网络的解析学习方法。第三篇聚焦大模型,利用多模态大语言模型实现带水印图像的深度理解。各论文详情如下。
我队参加了 CVPR 2025 第二届 MEIS Workshop 举办的 RoboTwin 双臂协作挑战赛,在第一轮仿真赛中斩获银牌(全球第六),现正角逐第二轮实物机器人测试。
在 CVPR 2025 第 2 届 MEIS Workshop 的 RoboTwin 双臂协作挑战赛中,我们团队晋级第二轮真实机器人测试,并荣获一等奖(全球第三)。
我们有3篇论文被 ACMMM 2025 录用。这3篇论文分别关注多媒体处理的不同方面,包括类别增量语义分割、小样本类别增量学习以及多模态持续测试时自适应。
在第 27 届中国机器人及人工智能大赛中,团队斩获国家一等奖与二等奖。在此次大赛的机器人应用赛(智慧零售)线下赛中,面对特定的场地设置和任务要求,团队研发的集成应用系统大放异彩。该系统融合了 YOLOv8 模型与豆包大语言模型,充分发挥具身智能平台的技术优势,能够精准识别商品并明晰货物间的相对位置关系,通过图片与...