LLM的应用激发了机器人领域的创新与探索。通过与语言模型的交互,机器人可以拥有更高水平的智能和理解能力,为机器人技术的研发开辟新的途径。 如下表是最近基于LLM的机器人: 随着LLM的日益普及,人们开始怀疑这些模型是否可以用来辅助机器人执行各种日常任务。然而,让机器人从LLM中提取知识并与物理世界互动还存在挑战。LL...
为了构建一个基于大型语言模型(LLM)的聊天机器人,我们可以通过以下几个关键部分来学习: 1. 聊天模型(Chat Models):由于聊天机器人的用户界面主要围绕消息进行设计,因此聊天模型相较于文本LLM更适合用于这一应用场景。虽然你也可以使用大语言模型,但聊天模型能够使对话显得更加自然,并且它们本身就支持消息接口。 2. 提...
人工智能和机器人研究科学家Chris Paxton表示,使用LLM和VLM使感知和推理更加容易,这让很多机器人任务看起来比以前更可行。 串联现有功能 经典机器人系统的一大局限性是需要明确的指令。 而LLM能够将松散定义的指令,映射到机器人技能范围内的特定任务序列。许多前沿模型甚至可以在不需要训练的情况下完成这些任务。 Paxton...
这是由于,对LLM的大多数对抗性攻击都需要访问原始生成的文本,如果不公布原始数据,那么就不必应对对抗性攻击。她建议在训练或者微调聊天机器人时,可以在人机交互的方面进行数据增强,从而使得用户能够在使用时感受到温暖。 注:对抗性攻击(Adversarial attacks),由于机器学习算法的输入形式是一种数值型向量(Numeric vectors)...
然而,与LLM不同,这里的数据是指机器人通过操纵自己的身体所产生的各种记录,类似于自动驾驶领域的端到端技术。🚀 第二点能力的实现较为困难,因为需要从零开始收集数据。工业机器人的数据泛用性差,与人形机器人的构造差距大,数据无法通用。这部分能力类似于人类大脑在6岁前的发育阶段,也是人形机器人当前进展缓慢的...
近年来,大型语言模型(Large Language Model, LLM)如GPT系列、BERT等在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展,其强大的语言理解和生成能力引起了机器人学界的广泛关注。LLM的引入为机器人带来了前所未有的语言交互能力,同时也为机器人任务规划、环境感知等复杂任务提供了新的解决方案。本文将深入探讨LLM在机器人领域的机...
人工智能和机器人研究科学家Chris Paxton指出，借助LLM和VLM技术的运用，感知和推理能力得到了显著提升，这使得众多机器人任务变得更为切实可行。通过LLM的强大功能，松散定义的指令能够被精准地映射为机器人技能范围内的具体任务序列，且许多先进模型甚至能在无训练需求的情况下轻松完成这些任务。Paxton进一步阐释，借助LLM...
首先,我们需要明确什么是具身智能。具身智能是指机器人或人工智能系统能够理解和适应其所处的环境,并在此基础上实现自主学习和决策的能力。这意味着,机器人需要具备感知、理解、行动和适应等一系列能力,以实现与环境的交互和协调。 接下来,我们来看机器人和LLM的结合。在这种情况下,机器人可以通过与LLM进行交互,获取...
可以由LLM自动完成机器人动作 在机器人领域,实现通用机器人策略需要大量数据,而在真实世界收集这些数据又耗时费力。尽管模拟为生成场景级和实例级的不同体量的数据提供了一种经济的解决方案,但由于需要大量的人力(尤其是对复杂任务),在模拟环境中增加任务多样性仍面临挑战。这就导致典型的人工模拟基准通常仅能包含数十...
在今年CoRL的WCBM研讨会上，Physical Intelligence（Pi）公司的两位创始人Chelsea Finn和Sergey Levine分别进行了演讲。核心内容是Pi公司正试图在机器人领域复制语言基础模型的成功经验。从大语言模型（LLMs）的发展来看：OpenAI、Meta等公司通过对经过精心策划的互联网规模数据集进行训练，已经取得了巨大成功。这些训练完成的...