RT-H 的 MSE 比 RT-2 低大约 20%,RTH-Joint 的 MSE 比 RT-2 低 5-10%,这表明行动层级有助于改进大型多任务数据集中的离线行动预测。RT-H (GT) 使用 ground truth MSE 指标,与端到端 MSE 的差距为 40%,这说明正确标记的语言动作对于预测行动具有很高的信息价值。 图4 展示了几个从 RT-H 在线评估...
下表给出了在 Diverse+Kitchen 数据集或 Kitchen 数据集上训练时 RT-H、RT-H-Joint 和 RT-2 训练检查点的最小 MSE。RT-H 的 MSE 比 RT-2 低大约 20%,RTH-Joint 的 MSE 比 RT-2 低 5-10%,这表明行动层级有助于改进大型多任务数据集中的离线行动预测。RT-H (GT) 使用 ground truth MSE 指标,与...
如图2 所示,RT-H 有两个关键阶段:首先根据任务描述和视觉观察预测语言动作,然后根据预测的语言动作、具体任务、观察结果推断精确的行动。 RT-H 使用 VLM 主干网络并遵循 RT-2 的训练过程来进行实例化。与 RT-2 类似,RT-H 通过协同训练利用了互联网规模数据中自然语言和图像处理方面的大量先验知识。为了将这些先...
如图2 所示,RT-H 有两个关键阶段:首先根据任务描述和视觉观察预测语言动作,然后根据预测的语言动作、具体任务、观察结果推断精确的行动。 RT-H 使用 VLM 主干网络并遵循 RT-2 的训练过程来进行实例化。与 RT-2 类似,RT-H 通过协同训练利用了互联网规模数据中自然语言和图像处理方面的大量先验知识。为了将这些先...
实际上,看似不同的任务之间具备一些共享结构,例如这些任务中每一个都需要一些拾取行为来开始任务,并且通过学习跨不同任务的语言动作的共享结构,RT-H 可以完成拾取阶段而无需任何修正。 即使当 RT-H 不再能够泛化其语言动作预测时,语言动作修正通常也可以泛化,因此只需进行一些修正就可以成功完成任务。这表明语言动作...
RT-H 在一系列机器人任务中的表现都优于 RT-2。 随着GPT-4 等大型语言模型与机器人研究的结合愈发紧密,人工智能正在越来越多地走向现实世界,因此具身智能相关的研究也正受到越来越多的关注。在众多研究项目中,谷歌的「RT」系列机器人始终走在前沿(参见《大模型正在重构机器人,谷歌 Deepmind 这样定义具身智能的未来...
前言:今年以来,科技巨头们在具身智能领域的动作不断—— 谷歌 发布了融合视觉、语言、动作的RT系列机器人模型的新成果RT-H; 英伟达 在GTC大会上推出了人形机器人通用基础模型Project GR00T, 特斯拉 擎天柱Optimus机器人从叠衣服、散步到进厂“打工”,就连OpenAI也宣布
【3月9-10日大模型日报】 谷歌具身智能新研究:比RT-2优秀的RT-H来了 多智能体互动框架ThinkThrice玩转剧本杀:基于DiT,支持4K图像生成,华为诺亚0.6B文生图模型PixArt-Σ来了 用AI短视频「反哺」长视频理解,腾讯MovieLLM框架瞄准电影级连续帧生成 推特:吴恩达:当我们达到 AGI 时,它的到来将是缓慢的 ...
找到企业位置首先在谷歌地图上找到要定位企业的位置 可以通过搜索周边地物来帮助定位,放大到屏幕中心合适的位置。如下图:建立文件夹在我的位置一一右键一一添加一一文件夹一一输入要定位企业 简称一一点击确定添加内容g地球h新建交正夫我的位 口 D
一般来说,h指数在10以上可以被认为是较高水平,h指数18属于高水平,而成为美国科学院院士的一般要求是45以上。 这114名企业研究人员的h指数表现出了他们相当强的研究水平:89%的人的h指数大于10,59%的人的h指数大于18,而有8%的人的h指数甚至超过了45。