我正在学习使用symfony构建API(使用FOSRestBundle)。我正在学习法语教程。显然，我首先尝试自己编写代码，但即使使用复制/粘贴，当我向适当的路由(rest-api.local/places)发出GET请求时，它仍然让我得到空的JSON数组。如果我在php数组中“格式化”代码，代码工作正常:publicfunctiongetPlacesAction(Request$request){$places=$this->get('doctrine.orm.entity_manager')->getRepository('AppBundle:Place')->findAll();
论文标题：BEHAVIOR-1K:ABenchmarkforEmbodiedAIwith1,000EverydayActivitiesandRealisticSimulation论文作者：ChengshuLi,RuohanZhang,JosiahWong,CemGokmen,SanjanaSrivastava,RobertoMartín-Martín,ChenWang,GabraelLevine,MichaelLingelbach,JiankaiSun,MonaAnvari,MinjuneHwang,ManasiSharma,ArmanAydin,DhruvaBansal,SamuelHunt
PaperListComputerVision2DVision3DVisionGaussianSplattingObjectGenerationNeuralRadienceFieldsNovelViewSynthesisSceneGenerationLearningVisualReinforcementLearningRoboticsRoboticManipulation3DManipulationMobileManipulationPre-trainingwithLargeModelRL+roboticsDexterousHandManipulationSim2realHumanMotion
从“互联网人工智能”时代到“具身人工智能”时代，人工智能算法和代理不再从主要来自互联网的图像、视频或文本数据集中学习。相反，他们通过与环境的互动从类似于人类的以自我为中心的感知中学习。因此，对支持各种具体人工智能研究任务的隐含人工智能模拟器的需求大幅增长。对具身人工智能日益增长的兴趣有利于对通用人工智能（AGI）的更大追求，但尚未对这一领域进行当代和全面的调查。目录【人工智能】EmbodiedAI：具身人工智能概述|OverviewofEmbodiedArtificialIntelligenceHistory
目录【人工智能】EmbodiedAI技术解释：具身人工智能WhatembodiedAIis？HowembodiedAIworks？
论文信息题目：One-4-All:NeuralPotentialFieldsforEmbodiedNavigation作者：SachaMorin,MiguelSaavedra-Ruiz来源：arXiv时间：2023Abstract现实世界的导航可能需要使用高维RGB图像进行长视野规划，这对基于端到端学习的方法提出了巨大的挑战。目前的半参数方法通过将学习的模块与环境的拓扑记忆相结合来实现长范围导航，通常表示为先前收集的图像上的图形。然而，在实践中使用这些图需要调整一些修剪启发法。这些启发式对于避免虚假边缘、限制运行时内存使用以及在大型环境中保持相当快速的图形查询是必要的。我们提出了One-4-A
论文信息：题目：ASurveyofEmbodiedAI:FromSimulatorstoResearchTasks作者：JiafeiDuan,SamsonYu来源：arXiv时间：2022Abstract通过评估当前的九个具体人工智能模拟器与我们提出的七个功能，本文旨在了解模拟器在具体人工智能研究中的使用及其局限性。本文调查了实体人工智能的三个主要研究任务——视觉探索、视觉导航和实体问答（QA），涵盖了最先进的方法、评估指标和数据集。最后，通过对该领域的调查所揭示的新见解，本文将为任务选择模拟器提供建议，并对该领域的未来方向提出建议。Introduction本文涵盖了过去四年中开发的以下九个具
论文信息题目：RetrospectivesontheEmbodiedAIWorkshop作者：MattDeitke,DhruvBatra,YonatanBisk来源：arXiv论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.06849时间：2022Abstract我们的分析重点关注CVPREmbodiedAIWorkshop上提出的13个挑战。这些挑战分为三个主题：(1)visualnavigation(2)re-arrangement(3)embodiedvision-andlanguageIntroduction研讨会提出的挑战集中在导航、重新排列以及具体视觉和语言方面的基
EmbodiedAI：人工智能的下一步，机器人浪潮来袭Thegoalofembodiedartificialintelligenceistocreateagents,suchasrobots,whichlearntocreativelysolvechallengingtasksrequiringinteractionwiththeenvironment.文章目录EmbodiedAI：人工智能的下一步，机器人浪潮来袭导言第一部分：EmbodiedAI的定义与特点第二部分：当前的EmbodiedAI应用第三部分：EmbodiedAI的未来展结论导言随着科技不断发展，人工智能（AI）已经变得越来越成
DonotblindlytrustanythingIsay,tryto makeyourownjudgement.目录1.Definition2.Survey3.Summary3.Reference1.Definition1)InternetAI: 用互联网数据比如wiki,youtube等预训练大模型(foundationmodel)，然后将预训练的大模型应用到下游的CV和NLP任务，经典模型如GPT-3，CLIP。（pretraining+finetune）2)EmbodiedAI(具象化AI):将互联网数据上预训练好的大模型，应用到具象化对象上，使其能够与开放世界（open-endedw
