为了打破这一困局,谷歌联合33家顶级学术机构,整合了目前最全面的22种不同类型的数据,打造了通用数据集Open X-Embodiment,然后在此基础之上训练了通用大模型——RT-X。 这意味着,RT-X可以在无需任何训练数据或极少训练的情况下,就能完成一些特定任务或工作,例如,仓库搬运、防爆救险、家庭护理等,这对于机器人的商业...
据AIGC 开放社区报道,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。O...
开发人员使用RT-1(用于大规模实际机器人控制的模型)训练了RT-1-X,并使用RT-2(视觉-语言-动作模型,可从网络和机器人数据中学习)训练了RT-2-X。 通过这种方式,研发人员证明了,在给定相同模型架构的情况下,RT-1-X和RT-2-X得益于更多样化、跨实体的训练数据,能够实现更高的性能,在特定领域训练的模型上的改进...
币界网报道:据 AIGC 开放社区报道,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...
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。