谷歌Deep Mind在今年7月发表的论文“RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control“。 摘要:研究了如何在互联网规模数据上训练的视觉语言模型可以直接整合到端到端机器人控制中,促进泛化并实现涌现的语义推理。目标是使单个端到端训练模型既能学习将机器人观察映射到动作,又能享受...
简单来说， RT-1 是利用预训练模型对视觉与语言进行编码，然后再通过解码器输出动作。与之不同， RT-2 把语言、动作、图片放在一个统一的输出空间，利用 VLMs 产生语言，也可以理解为“动作”为特殊的语言。总的来说， RT-2 分 为两步：首先对 VLMs 在大规模互联网数据进行预训练，然后在机器人任务上微调。
谷歌的 RT-2 机器人并不完美。在《纽约时报》记者目睹的实际演示中，它错误地识别了一罐柠檬味苏打水的味道（说成「橘子味」）。还有一次被问到桌子上有什么水果时，机器人回答成「白色」（实际是香蕉）。谷歌发言人解释说，该机器人使用了缓存的答案来回答之前测试者的问题，因为它的 Wi-Fi 曾短暂中断过。除...
在我们的论文中,我们介绍了机器人Robotic Transformer2((RT-2) ,一个新的视觉语言-行动(VLA)模型,从互联网数据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VLM的能力。 一个从互联网数据上预训练的视觉语言模型(VLM)正在学习RT-1机器人数据,以成为RT-2,这是一个可以控制机器人的视觉...
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...
7月29日,谷歌旗下的AI研究机构DeepMind发布了RT-2,这是一种新的视觉语言动作模型(VLA)。(地址:https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-rt2-robotics-vla-model/) 据悉,RT-2可以从互联网和机器人数据中自动学习,并将这些知识转化为机器人控制的通用指令实现一系列操作动作,同时在思维推理链加持下,RT...
谷歌新的 RT-2 模型,全称为 Robotic Transformer 2,运用 Transformer 架构作为其模型的基座。 2018 年被提出的 Transformer 架构,是目前火遍全球的大语言模型(LLM)的最底层的基座,但事实上,作为一种架构,Transformer 不止可以应用于大语言模型当中,也可以用于训练其他类型的数据。早在今年 3 月份,谷歌就发布了 PaL...
站长之家(ChinaZ.com)8月1日 消息:谷歌的DeepMind宣布了机器人变换器2(RT-2),这是一种首创的视觉-语言-行为(VLA)模型,可以使机器人在没有特定训练的情况下执行新的任务。 就像语言模型如何从网络规模的数据中学习一般的想法和概念一样,RT-2使用网络上的文本和图像来理解不同的现实世界概念,并将这些知识转化为...
在去年12月RT-1发布后的半年多,谷歌旗下DeepMind于7月底发布RT-2。 想法: 依托目前比较成熟的VLM模型,直接去构建一个视觉语言动作(VLA)的端到端机器人控制模型。 实现: 将动作表示以类似文本tokens的方式进行编码,直接将机器人轨迹数据合并到对state-of-the-art的VLM进行co-fine-tune训练,产物便是RT-2。 效果...
谷歌宣布推出首个 Robotics Transformer 2 (RT-2) 视觉 - 语言 - 动作 (VLA) 模型。可以从网络和机器人数据中学习,并将这些知识转化为用于机器人控制的通用指令,同时保留 web-scale 能力。 “RT-2 显示出超越其所接触的机器人数据的泛化能力以及语义和视觉理解能力。这包括解释新命令并通过执行基本推理(例如关于...