视觉-语言-动作模型(VLA)代表一类旨在处理多模态输入的模型,结合视觉、语言和动作模态的信息。该术语最近由RT-2 [36]提出。VLA模型被开发用于解决具身智能中的指令跟随任务。与以ChatGPT [62]为代表的聊天AI不同,具身智能需要控制物理实体并与环境交互。机器人是具身智能最突出的领域。在语言为条件的机器人任务中,...
OpenVLA 是一个 7B 参数开源视觉-语言-动作模型,在 Open X-Embodiment 数据集的 970,000 个机器人场景上进行了训练。其架构结合了 600M 参数视觉编码器(利用 SigLIP 和 DinoV2 模型)和 7B 参数 Llama 2 语言模型主干。OpenVLA 以其在通用机器人操作任务中的出色表现而著称,在使用更少参数的情况下,其性能优...
OpenVLA是由斯坦福大学、加州大学伯克利分校、谷歌DeepMind等机构联合开发的一款开源视觉-语言-动作(VLA)模型。它基于7B参数的Prismatic-7B视觉-语言模型,结合了先进的视觉编码器,可以从输入图像中提取特征,并通过语言指令指导机器人执行复杂任务。 技术特点 数据集与训练 OpenVLA的训练数据集OpenX包含超过97万个机器人操...
其中,大规模视觉-语言-动作(Vision-Language-Action,VLA)模型的发展尤为引人注目,这些模型使机器人能够执行由自然语言指令引导的复杂任务,并有可能管理偏离训练分布的对象或环境。此外,通过微调,它们还能迅速适应新任务和实体。 大型VLA模型显著的泛化能力可归因于其庞大的模型规模以及作为其基础的强大视觉-语言模型(Visio...
OpenVLA,一个7 B参数的开源视觉语言动作模型(VLA),在Open X-Embodiment数据集的970 k机器人集上进行了训练。OpenVLA为通用机器人操作策略设定了一个新的艺术状态。它支持开箱即用控制多个机器人,并可以通过参数高效的微调快速适应新的机器人领域。OpenVLA权重和PyTorch训练管道是完全开源的,可以从HuggingFace下载和微调...
谷歌表示，RT-2 是一种视觉语言动作模型，可将互联网上采集的信息和图像转化为机器人可理解的动作，...
IT之家 7 月 28 日消息,谷歌今日推出了一种新的人工智能(AI)模型 Robotics Transformer2(RT-2),可以帮助训练机器人理解扔垃圾等任务。 ▲图源 谷歌 DeepMind 官网 谷歌表示,RT-2 是一种视觉语言动作模型,可将互联网上采集的信息和图像转化为机器人可理解的动作,从而帮助提升机器人的学习能力。
RT-2 建立在视觉 - 语言模型(VLM)的基础上,又创造了一种新的概念:视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型,它可以从网络和机器人数据中进行学习,并将这些知识转化为机器人可以控制的通用指令。该模型甚至能够使用思维链提示,比如哪种饮料最适合疲惫的人 (能量饮料)。
Robotics Transformer 2（或 RT-2）是首个视觉-语言-动作 (VLA) 模型。RT-2是一个基于Transformer的模型，根据网络上的文本和图像进行训练，可以直接输出机器人动作。就像语言模型通过网络文本进行训练来学习一般思想和概念一样，RT-2 也可以从网络数据中传输知识来告知机器人行为。换句话说，RT-2可以与机器人说话...