我们尝试利用生成知识提示的技术调整后如下: 生成知识提示技术本质上是提高模型的推理能力,以及准确度。我们务必认识到一点,模型本身是做预测,所以在预测之前的prompt会直接影响预测结果,我们可以利用这一特点,引导模型产生稳定以及固定的答案。 生成知识提示技术在众多业务场景中得到广泛的应用,这已经说明其稳定性的特点。
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示例1 : 如下图,area区域框三条边贴着图像左方边缘,从图像右方往左走到框里就是in,从图像左方往右走出框就是out,相当于只有图像中间那条线起作用。 如果想要从图像左方向右走是in,就把框画在图像右半部分,上、下、右三条边贴着图像边缘。 同理,上下方向,如果area区域框三条边贴着图像下方边缘,从图像上方往下走到框里就是in,从图像下方往上走出框就是out,相当于只有图像中间那条线起作用。
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全流程开发工具链 预训练模型 :提供开箱即用的机器人控制模型,降低开发门槛; 数据集与模拟器 :内置多传感器时序数据集,兼容 Gazebo 等仿真环境,支持虚拟调试与算法迭代; 硬件兼容性 :模块化设计适配机械臂、人形机器人等硬件,开源硬件文档助力系统搭建。 具身智能典型场景。