尽管现有的机器人多模态大模型（MLLM）可以处理一系列基本任务，但它们仍然面临两个方面的挑战：1) 处理复杂任务的推理能力不足；2) MLLM 微调和推理的计算成本较高。最近提出的状态空间模型（SSM），即 Mamba，其具备线性推理复杂度同时在序列建模中展示了令人期待的能力。受此启发，我们推出了端到端机器人 MLLM...
1)多模态感知:通过多类型传感器的配合,机器人处理多个模态接收的信息,从而实现对文 本、图像、视频、音频等模态信息的学习和理解; 2)多模态交互:用户可以同时使用语音、手势、文本等与机器人交互,同单模态交互相比,多模态交互具有 减轻用户认知负担(交互更自然)、消除任务歧义(交互更准确)、降低环境干扰(交互更加鲁棒...
Mech-GPT多模态大模型让机器人能够理解自然语言指令,并综合视觉、图纸等多模态信息进行推理决策,智能决定如何完成任务。任何人都可以通过自然语言在非常短的时间内让机器人执行复杂任务,且无需复杂编程和专业知识。机器人可认识常见物品,且操作员可通过自然语言指挥机器人对特定类别的物体进行操作。Mech-GPT的应用不局限...
在4月2日的「2024中国人形机器人生态大会」上,多名人形机器人产业链企业代表齐聚,就人形机器人产业前沿话题,市场风口与落地方向等维度作了精彩分享。 其中,科大讯飞开放平台研发总监刘可为围绕「多模态+大模型,构建人形机器人新交互」这一主题,展开了主题演讲。 以下是本次演讲实录,「中国机器人网」整理删改: 在过去...
多模态大语言模型(MLLMs)在复杂语言和视觉数据的理解和推理方面展现出了卓越的能力。这些进展促使人们希望建立一个通用的机器人多模态大语言模型,使其能够理解复杂的人类指令并完成各种具身任务。然而,由于实际机器人平台通常计算和存储能力有限,为机器人开发MLLMs具有挑战性。相比之下,MLLMs的推理过程需要存储数十亿(bi...
迈入机器人和机器认知的新时代 在 Transformer 和大语言模型 (LLM) 出现之前，要在 AI 中实现多模态，通常需要用到多个负责不同类型数据（文本、图像、音频）的单独模型，并通过复杂的过程对不同模态进行集成。而在 Transformer 模型和 LLM 出现后，多模态变得更加集成化，使得单个模型可以同时处理和理解多种数据类型...
机器人“大脑”可以利用多模态大模型技术，实现视觉、听觉、触觉、语言等多种信息的融合和处理，从而提高机器人的智能水平和交互能力。这与《指导意见》提出的“开发基于人工智能大模型的人形机器人‘大脑’，增强环境感知、行为控制、人机交互能力，推动云端和边缘端智能协同部署”的目标是一致的。但从现实发展状况来看...
我们创新地将视觉编码器与高效的 Mamba 语言模型集成,构建了全新的端到端机器人多模态大模型,RoboMamba,其具备视觉常识和机器人相关的全面推理能力。 为了使 RoboMamba 具备末端执行器操纵位姿预测能力,我们探索了一种使用简单 Policy Head 的高效微调策略。我们发现,一旦 RoboMamba 达到足够的推理能力,它可以以极低的...
图2. 概述:Robomamba 是一种高效的机器人多模态大模型,同时具备强大的推理和操作能力。RoboMamba-2.8B 在通用 MLLM 基准上实现了与其他 7B MLLM 可竞争的推理性能,同时在机器人任务中展示了长程推理能力。随后,我们引入了一种极其高效的微调策略,使 RoboMamba 具备操纵位姿预测能力,只需 20 分钟即可微调一个简...
Mech-GPT多模态大模型连续执行多样语音指令展示。梅卡曼德Mech-GPT多模态大模型,赋予机器人具身智能大脑,机器人可理解自然语言指令和复杂环境,自主决策完成复杂多样的任务。Mech-GPT具备高泛化能力和通用能力,赋予机器人类人的学习、理解、推理及决策能力。未来更智能、