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Paper Reading: Embodied AI 3从一些 Embodied AI 相关工作中扫过。
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Paper Reading: Embodied AI 2从一些 Embodied AI 相关工作中扫过。
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Paper Reading: Embodied AI 1从一些 Embodied AI 相关工作中扫过。
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具身十日谈：VLA 为什么需要 VLMVLA 相较于其他 Manipulation 模型，最显著的区别便是引入了 L(anguage) 作为 condition，主流的范式至今为止仍然 VLM 作为核心组件，而我们为什么需要 VLM，如何利用 VLM，这对应着一系列的思考。
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具身十日谈：数据与仿真器数据是具身智能的基石，而基于各种方案生成的数据质量，决定了模型可以走多远。从数据入手，一窥仿真以及数据合成的体系，并探讨模型在其中的变化。
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Paper Reading: Unify MLLM 1浅浅尝试读一下Unify MLLM。
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Paper Reading: Unify MLLM 2浅浅尝试读一下Unify MLLM。
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Paper Reading: LLM 1从 BOW 到 GPT，一些 Paper Reading。
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Paper Reading: LLM 2从 BOW 到 GPT，一些 Paper Reading。
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Paper Reading: MLLM一些和多模态相关的论文阅读，从 CLIP 开始，向后延伸。
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Paper Reading: Benchmark一些和 Benchmark 相关的论文阅读。
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Paper Reading 0在方向中探索之前，更加基础的一些内容，课程/书籍推荐以及基础论文阅读。
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