10月4日,谷歌旗下著名AI研究机构DeepMind在官网发布了,全球最大通用大模型之一RT-X,并开放了训练数据集Open X-Embodiment。 据悉,RT-X由控制模型RT-1-X和视觉模型RT-2-X组成,在特定任务(搬运东西、开窗等)的工作效率是同类型机器人的3倍,同时可执行未训练动作。 Open X-Embodiment训练数据集由全球33家顶级学...
RT-1是一个经过多任务演示训练的模型,可以学习机器人数据中看到的任务和对象的组合。更具体地说,Google DeepMind的工作使用了在办公室厨房环境中用13台机器人在17个月的时间内收集的RT-1机器人演示数据。RT-2表现出了更好的泛化能力,超越了它所接触到的机器人数据的语义和视觉理解,包括解释新命令并通过执行...
本期“长期主义”,选择量子位对谷歌机器人大模型RT-2报道、量子位对李飞飞具身智能新成果报道、巴伦周刊发布的Cathie Wood专访纪要、有新Newin发布的特斯拉Autopilot负责人Ashok Elluswamy演讲纪要,六合商业研选精校,分享给大家,Enjoy! 正文: 全文13,199字 预计阅读27分钟 谷歌AGI机器人大招,54人天团憋7个月,强泛...
Google DeepMind研究团队使用与RT-1中相同的机器人动作离散版本,并表明将其转换为字符串表示使得可以在机器人数据上训练VLM模型,因为此类模型的输入和输出空间无需改变。 RT-2的架构和训练:对一个预训练的VLM模型在机器人和网络数据上进行共同微调。生成的模型接收机器人摄像头图像并直接预测机器人要执行的动作。 G...
1.采用视觉语言模型进行机器人控制 RT-2以视觉-语言模型(VLMs)为基础,将一个或多个图像作为输入,并生成一系列通常表示自然语言文本的标记。此类VLMs已经在大规模网络的数据上成功训练,用于执行视觉问答、图像字幕或对象识别等任务。在Google DeepMind的工作中,将Pathways Language and Image model(PaLI-X)和 Pathways...
在Google DeepMind的论文中介绍了Robotics Transformer 2(RT-2),一个全新的视觉-语言-动作(VLA)模型,它从网络和机器人数据中学习,并将这些知识转化为机器人控制的通用指令,同时保留了web-scale能力。 一个在web-scale数据上进行预训练的视觉-语言模型(VLM)正在从RT-1的机器人数据中学习,以成为可以控制机器人的视...
01:RT中的角分线和中垂线 上次的三角形新模型中也有一个角平分线和中线的交点,(点击查看原文:一般三角形中的重要线段,相关模型),结论是该交点和三角形三顶点四点共圆。 这次是等腰结论: 02:ZRT中的外正方形 (风车图) 以RT三角形个边为边做正方形,会有怎么样的结论...
但前提是要使用高容量的模型架构。RT-2-X(55B)是迄今为止在学术实验室中执行看不见任务的最大模型...
7月28日,谷歌DeepMind推出了一款新的机器人模型Robotics Transformer 2(RT-2),它是全球第一个控制机器人的视觉-语言-动作(VLA)模型,它可以使机器人能够直接通过拍摄或者感知环境的方式获取视觉信息,通过语言理解模块理解人类的语言指令,然后通过动作执行模块进行相应的动作操作。现在不再用复杂指令,机器人也能...
ChatGPT 引入机器人领域,从而运用语言直观控制机械臂、无人机;谷歌DeepMind近日发布机器人大模型RT-2,...