目前大模型发展还处于初期阶段,如果仅仅用在软件层面,体验中的缺陷和不足尚能被接受,但应用于机器人场景,尤其是对良率、精准率等要求严苛的工业场景就很容易造成较大损失。 “大模型的思考上限就是机器人思考上限。”贾佳亚认为,现阶段不如按传统的方式去做机器人,大模型可以用来对话、交互,但用大模型控制机器人是...
在过去的一年中,我们已经看到了谷歌的SayCan、UC 伯克利的LM Nav等多项工作。前者能够让机器人在大型语言模型的帮助下,完成一个包含 16 个步骤的长任务;后者则用三个大模型(视觉导航模型 ViNG、大型语言模型 GPT-3、视觉语言模型 CLIP)教会了机器人在不看地图的情况下按照语言指令到达目的地。单独使用大型语...
虽然之前已经有一些研究将大型语言模型(LLMs)和视觉-语言模型(VLMs)作为高层规划者并纳入机器人系统中 ,但是直接将它们用于低层控制仍然存在挑战。大多数VLMs是在静态图像-语言配对上训练的,而机器人任务需要闭环控制的视频理解。 此外,VLM的输出主要包含语言标记(token),其表示与机器人动作有很大的差异。最近的一项...
缺少智能系统:当下的机器人智能停留在视觉(vision)阶段,机器人缺乏智能系统(即机器人的大脑);在未来,在AI对机器人赋能 的大背景下,机器人可以逐步理解物理世界,未来有可能向具身智能方向发展,智能系统对机器人的重要性愈发凸显。 巨变——从大模型到多模态 任务识别:大语言模型(LLM)赋能机器人语义理解,从传统的关键...
接下来的一个 topic 就是大模型和机器人智能控制。ChatGPT 具有非常强的推理能力,同时现在 Meta 所推出的 segment anything,又提供了非常强大的视觉上的大模型,所以在视觉大模型和语言大模型蓬勃发展的这一时期,要实现一个能够为人类具身地去服务的AGI,具身智能可能会成为这样的 AGI 的最后一公里。比如我们希望有一...
控制器作为小脑这一运动控制器,专注于将高层级的行为(如期望目标点)转换成低层级的系统命令(如旋翼转速)。 具体来说,研究团队认为这一成果主要有三项贡献。 应用于实际的新型系统架构 研究团队提出了一种应用于实际机器人的新的系统架构,将基于多模态大模型的智能体具象化为大脑。
依据机器人所需要具备的能力,DeepMind开发多项重要系统,首先是结合大型基础模型的AutoRT。AutoRT将大型语言模型和视觉语言模型等大型基础模型,与机器人控制模型RT-1或RT-2结合,创建一个可以在新环境中部署机器人,并收集训练数据的系统。也就是说,AutoRT借由运用大型基础模型所提供的语言和视觉处理能力,结合机器人...
大模型最直接的是语言模型,因为它们拥有很好的常识和推理逻辑能力,可以对机器人的规划和控制产生上层的影响。最开始可能是从Google在2022年推出的PaLM-SayCan 技术开始,这种大模型与机器人执行的结合。到了2023年,通过视觉语言模型如 PaLM-E,实现了感知与规划的结合。到了2023年底,Google又推出了像RT-1、RT-2 这样...
AI大模型从语音、视觉、决策、控制等多方面实现同人形机器人的结合,形成感知、决策、控制闭环,使机器人具备常识。 1)语音:语言大模型为机器人的自主语音交互难题提供了解决方案,在上下文理解、多语种识别、多轮对话、情绪识别、模糊语义识别等通用语言任务上,ChatGPT显著优于深度学习,表现出了不亚于人类的理解力和语...
金融界2024年7月2日消息,天眼查知识产权信息显示,北京东土科技股份有限公司申请一项名为“基于大语言模型的机器人控制方法、装置、设备及介质“,公开号CN202410369209.9,申请日期为2024年3月。 专利摘要显示,该发明公开了一种基于大语言模型的机器人控制方法、装置、设备及介质。首先,通过大语言模型得到可执行代码、机...