“如今正是涉足机器人领域的绝佳时机，”然而，雷伯特也强调，相对于人类所做的任务，AI大语言模型（LLM）与人形机器人能做的任务之间，仍然会有非常大的差距。“因此，我真的很期待，缩小基于语言的认知智能，和我们动态智能之间的差距。”据悉，今年75岁的雷伯特，是Boston Dynamics（波士顿动力机器人）创始人。在...
例如，在一个复杂的物流中心，机器人需要根据实时变化的订单和库存信息进行动态调整。通过将任务规划问题转化为正式的规划语言，机器人可以更精确地计算出最优路径和任务顺序，从而提高物流效率。▍总结与展望 本文的研究通过场景图和LLMs的结合，将人类与环境的动态关系编码到任务规划中，同时将单机器人任务规划问题转化...
像 ChatGPT 这样的聊天机器人是首批将大语言模型带给消费者的技术应用之一,它们提供了人们熟悉的界面,可以用自然语言提示词对话并作出回复。此后,大语言模型用于帮助开发者编写代码,以及协助科学家推进药物研发和疫苗研制。然而,很多AI模型对算力的需求也不容小觑。将各类先进优化技术和算法(例如量化)与专为 AI 打造的...
南佛罗里达大学计算机科学与工程系教授孙宇多年来一直致力于机器人领域相关研究，早在2015年便已开始尝试将知识图谱应用于机器人任务规划。大模型技术出现之后，为人机的协同交互带来了巨大的影响。虽然与小语言模型的模型架构和与训练目标类似，但大语言模型在大幅度扩展了模型大小、预训练数据和总计算量（扩大倍数）后，...
Planning中的大语言模型 1)Task Planning 2)Task and Motion Planning Control中的大模型 1)Direct Approach 2)Indirect Approach Prompt Guideline 参考 写在最后 推荐阅读 近年来,大型语言模型(LLMs)的兴起为机器人技术领域带来了革命性的变革,使机器人能够以人类般的熟练程度进行通信、理解和推理。本文探讨了LLMs...
对此，ByteDance Research 基于开源的多模态语言视觉大模型 OpenFlamingo 开发了开源、易用的 RoboFlamingo 机器人操作模型，只用单机就可以训练。使用简单、少量的微调就可以把 VLM 变成 Robotics VLM，从而适用于语言交互的机器人操作任务。OpenFlamingo 在机器人操作数据集 CALVIN 上进行了验证，实验结果表明，Robo...
我认为现阶段机器人行业一个最大的限制还是AI不太够：AI模型、训练数据集、场景落地部署这些都远远不够。硬件目前也不够，但它是工程问题，可以预估时间。减速器寿命、负载能力、灵巧操作精度、视觉感知分辨率、执行速度等这些硬件方面当然要继续完善，但不是最大限制。要发展真正的机器人模型只是大语言模型还不够 贝...
▍多模态世界模型构建，机器人更懂行 作为通用智能体，RFM-1需建立起对物理世界的整体认知。Covariant为此专门收集了包含视觉、触觉、语言的多模态机器人数据集，用于训练RFM-1构建层次化的世界模型。通过学习视频序列生成，RFM-1掌握了低层次的物理规律，如刚体、铰链的运动特性等。输入初始画面和动作序列，它能预测出...
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 近年来,随着机器人在工业、交通和家庭环境中扮演越来越重要的角色,如何在规划机器人任务和运动时考虑到周围人类的动作,已经成为一个关键课题。得益于自然语言处理(NLP)研究的重大进展,大型语言模型(LLMs)的出现极大地提升了机器人任务和运动规划(TAMP)的性能。然而,之前的方法往往忽视...
这是谷歌首次将语言大模型和机器人相结合，教机器人做人类一样的事情。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2204.01691.pdf 用谷歌论文的题目说就是：「Do as I can，not as I say」。大概是这个意思：「你已经是个成熟的机器人了，我做的，你也能做，不会的可以学，不熟的可以练！」谷歌为这个机器人取名...