Jerome

精于心，简于形

LLM-RL-LSPS

发布于 2025-01-13 | 5分钟 | 1080字数

SLINVIT 算法在光度立体法三维重建任务中的光照规划实现流程

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【读论文】How Can LLM Guide RL? A Value-Based Approach

发布于 2025-01-04 | 12分钟 | 2653字数

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让RL用少量样本数据就能学好

我们开发了一种名为LINVIT的算法，该算法将LLM的指导作为基于值的RL中的正则化因子，从而显著减少了学习所需的数据量，特别是在理想策略与LLM提供的策略之间的差异较小时，这表明初始策略接近最优，减少了对进一步探索的需求。此外，我们提出了一种实用的算法SLINVIT，它简化了值函数的构建，并通过使用子目标来降低搜索复杂度。

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【读论文】AIR-Embodied

发布于 2024-12-18 | 6分钟 | 1491字数

AIR-Embodied: An Efficient Active 3DGS-based Interaction and
Reconstruction Framework with Embodied Large Language Model

这篇文章对标的方法主要是传统的**Next Best View (NBV)**规划方法和基于学习的方法。现有方法的缺点包括：

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【读论文】NeRF++

发布于 2024-09-15 | 2分钟 | 505字数

《NERF++: 分析与改进神经辐射场》旨在对标现有的 NeRF 方法，并提出改进方案以解决 NeRF 在处理大尺度、无界 3D 场景时的不足。现有 NeRF 方法主要用于生成高质量的视图合成，尽管它在各种捕捉设置（包括 360 度和正前方捕捉）中表现良好，但存在一些关键缺点：

现有方法的缺点：

**形状-辐射模糊问题：**NeRF 依赖 5D 函数（3D 坐标加 2D 视角方向）来模拟物体的形状和辐射场，但这种函数在没有正则化的情况下容易产生退化解，即通过错误的几何形状仍能完美拟合训练图像，却无法推广到新视角。

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