Nvidia推出机器人AI-Eureka，改变设计和创作流程！

（注：以下为文章的大纲，包含了标题和子标题，其中使用了emoji进行了分级和分类）

Nvidia推出机器人AI——Eureka 🤖

1. 引言 🌟

2. Nvidia的先进模拟环境和快速训练方法 🚀

2.1 加速训练的高级模拟环境

2.2 超出人类专家的奖励算法

3. Eureka的创新混合架构

3.1 高级算法性能和精确电机控制的融合

3.2 接收人类反馈以优化奖励

4. Eureka对机器人开发的价值

4.1 结合大规模语言模型和演化计算

4.2 开辟复杂问题的新途径

5. Nvidia的3D GPT改变设计和创作流程

5.1 开源平台Blender的革新

5.2 利用AI技术演进3D设计

6. 3D GPT的工作原理和挑战

6.1 融合聊天机器人技术

6.2 面临的复杂模拟和精细特征挑战

7. Omni Control模型的AI辅助人体运动设定

7.1 空间运动控制和姿态表现

7.2 引入真实感指导提高运动的逼真性

8. 总结和展望 🌟

Nvidia推出机器人AI——Eureka 🤖

在最新的进展中，Nvidia推出了一款名为Eureka的机器人AI实体，展示了前所未有的灵活性，并可执行一系列任务，例如打开抽屉、拦截空中的球，并用机械手指操作铅笔。Eureka的卓越能力可以通过三个创新方面来进一步了解，并了解它如何与开放式AI相结合。首先，Eureka从Nvidia研究的先进模拟环境中受益，这将训练过程推向了惊人的新速度，比传统方法快1000倍。在这个虚拟环境中，已经训练了10个不同的机器人，完成了29个不同的任务，从基本操纵到复杂的灵巧挑战，如旋转铅笔等任务，与人类技能相媲美。这种快速训练在Nvidia Omniverse中可视化，这是一个能够呈现如此详细动画的平台，以至于可以测试顶级的人类CGI艺术家的技能。其次，Eureka超越了以往的机器人基准，通过生成自己的奖励算法，提高了机器人训练的性能。在83%的任务中，机器人的性能超过了人类专家，提高了52%。这部分归功于OpenAI的GPT-4，它赋予Eureka自主开发关键奖励计划的能力，无需人类参与输入，同时利用Isaac Jim的GPU加速仿真。Eureka有效地筛选出潜在的奖励，使其达到超人的水平，并制定机器人指令，可能重塑机器人和动画的未来。第三，Eureka的创意根植于其创新的混合架构，将高级算法和精确的电机控制相结合。GPT-4改进了机器人的奖励系统，而一个独立的机制则使用强化学习来进行直接的机器人控制器训练。这种基于梯度和无梯度方法的融合为机器人训练提供了一个全方位的学习生态系统。Eureka还结合了人类反馈来微调奖励对齐，这一方法被称为上下文强化学习。这种方法使Eureka能够作为机器人开发的宝贵辅助工具，结合大规模语言模型和演化计算的优势，开辟解决复杂问题的新途径，为未来高效能的人形机器人带来了可能。

Nvidia的3D GPT改变设计和创作流程 🎨

随着3D GPT的问世，Nvidia也在3D图形设计领域迈入了一个新的时代。3D GPT通过开创性地将领先的人工智能技术与Blender这个开源的3D图形平台相结合，为我们的创作流程带来了革命性的变化。3D GPT正在改变虚拟环境的创作过程，从简化的文本指示中创造出精细的3D景观，绕过了以往主导场景的复杂和技术性的过程。这一变革的背后得益于OpenAI先进的语言模型，使得3D GPT能够解释接收到的自然语言输入，从而转变了手工密集的创作过程为智能化的AI驱动工作流。3D GPT的关键功能在于它与聊天机器人技术的融合，通过三个阶段的策略性操作实现。首先，任务分派代理根据用户的文本提示有效地分配任务，充分理解Blender的过程生成系统。然后，概念化代理进一步解决了初始提示中的任何差距或不确定性，思考诸如植被的准确着色或树枝的长度等细微之处。最后，建模代理综合所有这些信息，编写Python代码指示Blender创建所设想的3D模型。虽然3D GPT具有令人瞩目的能力，如减少繁琐的手动编码和参数设置，但它仍然处于成熟阶段，并面临一些挑战，特别是在模拟复杂的纹理（如头发或毛发）和微调复杂特性（如树干操控或颜色混合）方面。

Omni Control模型的AI辅助人体运动设定 🏃‍♂️

在AI驱动的3D创新的平行进程中，Omni Control模型成为了产生人体运动的先驱者。在其产生之前，通过文本驱动的动画中编码空间运动是困难重重的，特别是在表示细腻的关节运动方面。由东北大学和谷歌研究共同努力开发的Omni Control是一种先进的模型，擅长整合空间指令，克服了这些挑战，并为输入和输出阶段提供了统一的姿势表现。它通过将动作转化为全局坐标来实现这一目标，从而改善了控制并提高了运动的真实感。然而，Omni Control不仅仅关乎空间控制，它还引入了真实感指导这一功能，将真实度与精确性相结合，纠正了之前模型中的任何异常。这一模型经过在人类ML 3D和KIT ML等平台上的实证测试验证，表现优于先前的模型。这标志着在AI辅助人体运动生成领域的重大进展。

总结和展望 🌟

Nvidia的Eureka和3D GPT以及Omni Control模型的问世，深刻影响了机器人、设计和创作领域。Eureka通过开创性的训练方法和智能体架构，显示了令人瞩目的机器人技能。3D GPT通过将AI技术与开源平台Blender相结合，使得创造精细的3D环境变得简单而智能化。Omni Control模型则推动了人体运动生成领域的发展，为动画制作带来了更加真实和精确的效果。这些创新为机器人、设计师和艺术家们带来了无限的可能性，并展示了AI在不同领域中的广阔应用前景。

FAQ

1. Nvidia的Eureka能够执行哪些任务？

Eureka可以执行各种任务，如打开抽屉、拦截球以及操纵铅笔等动作。它展示了人类灵巧性专属的技能，并在训练过程中不断提升。

2. 3D GPT如何改变3D设计流程？

3D GPT通过与开源平台Blender的结合，将文本指令转化为详细的3D景观，从而简化了以往复杂和繁琐的建模过程。它为用户提供了一种智能化的创作方式。

3. Omni Control模型对人体运动设定有何影响？

Omni Control模型通过将空间运动转化为全局坐标，有效地生成人体运动。它引入了真实感指导功能，使得运动更加真实和精确。

资源：

• Nvidia Omniverse
• Blender