: 1: 提出轻量化多任务双臂操作框架 MOE-ACT: 将稀疏 MOE 模块融入 ACT 的 Transformer 编 码 器 , 通 过 自 适 应 专 家 激 活 实 现 多 任 务 动 作 分 布 解耦 , 有效缓解多任务学习中的任务干扰与负迁移问题。 2: 设计任务条件化 FiLM 调制机制 : 基于语言指令嵌入动态调整动作令 牌 , 保障动作生成与任务指令的一致性 高保真训练数据集 , 无需在真实机器人上复现示教轨迹 ( 即无需 仿真到现实的迁移步骤 ) 。在仿真与真实世界的双臂操作任务中 , CRAFT 相较现有增强策略与简单的数据规模扩容方案 , 实现了任 务成功率的稳定提升 , 验证了基于扩散模型的视频生成能够有效 拓展示教数据多样性 , 提升双臂操作任务的策略泛化能力。本项 目开源页面可访问 : https://craft aug. git

模型训练：算网 / 算存深度协同是大模型分布式并行训练的基 础 大模型技术发展方向 支持 2 级框盒、框框组网，适用于大规模及超大规模集群 3 、 AI 任 务信 息 任务、通信域 … 1 、控制器获取网络拓扑， 下 发路径 信息 2 、 AI 任 务调 度 以全部通信关系和拓扑信息作为输入 通过算法计算出最优结果，实现 AI 参数面全网负载均衡 算网协同 • 网络级负载均衡：独家 NSLB

，如语音识别、语音合成等。通 过 学习大量的语音数据 ，大模型可以实现高质量的跨语言翻译和 语音 识别以及生成自然语音 3.7 大模型的应用领 域 金融风控 自动驾驶 医疗健康 大模型可以用于信用评估、欺诈检测等任 务 。通过分析大量的金融数据 ，大模型 可 以评估用户的信用等级和风险水平， 以及 检测欺诈行为，提高金融系统的安 全性和 稳定性 大模型可以用于医疗影像诊断、疾病预测 等任务 。通过学习大量的医学影像数据 ，大模型可以用于基 因 序列分析（识别基因中的功能元件和变异 位点） 、蛋白质结构预测（推测蛋白质 的 二级和三级结构） 、药物研发（预测分 子 与靶点的相互作用）等 大模型可以用于质量控制、故障诊断等任 务 。通过学习大量的工业制造数据 ，大 模 型可以辅助工程师进行产品质量控制 和故 障诊断，提高生产效率和产品质量 在气候研究领域 ，大模型可以处理气象 数 据 ，进行天气预测和气候模拟 ” ， 通过 “ 中英 互 译 ” ， 可以将论文翻译成中文 ， 以便进行进一步的阅 读。 同时 ，也可以在页面的左半部分 ，点击页面左下角的 翻页， 进行原文的对照阅读。 在阅读过程中 ， 如果有任 何疑问或 不理解的地方 ， 可以在 “ 阅读助手 ”页面的右下 角的问题 输入框中输入相关问题 ， 进入 “智能问答 ”页面。 点击页 面右上角 “脑图 ” ， 可以看到工具生成的论文思维 导图 ，

强大的泛化能力。大模型通过在大规模数据集上进行训练，学习到了丰富的知识和特征表示，从而具有强大的泛化能力， 能够有效处理多种从未见过的数据或新任务，甚至能处理一些与训练数据截然不同的任务。这使得大模型能应用于多种任 务和场景，具有广泛的适用性。 4. 灵活性和可定制性。大模型通常具有灵活的架构和可定制的参数，可以根据特定需求对通用大模型进行定制和优化。通过 微调 (Fine-tuning) 技术，预训练的 划痕、擦伤、气孔、毛刺、喷涂不到位、黑点等外观缺陷。缺陷的多样性、表面反光的干扰以及生产线上的实时检 测要求，使得效率和准确率低下且容易漏检的人工质检和容易受复杂环境光干扰的传统机器视觉检测方法无法胜 任。将 AI 视觉算法技术与机器视觉成像技术相结合，利用经过缺陷图像训练的深度学习模型识别工业相机捕获的 缺陷图像，满足终端检测节拍要求 24 秒/轮毂，提高检测精度和生产线效率。 08 01 工业人工智能