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。
通过这个过程,RT-2可以执行更复杂的命令,这些命令需要推理完成用户指令所需的中间步骤。得益于其VLM架构,RT-2还可以从图像和文本命令中规划,实现视觉上的规划,而当前的计划和行动方法,如SayCan,无法看到真实世界,完全依赖于语言。 3.推进机器人控制 RT-2展示了视觉语言模型(VLMs)可以转变为强大的视觉语言动作(VLA...
而 RT-2 的创新之处在于,RT-2 使用前面所述的视觉语言模型(VLM)PaLM-E 和另一个视觉语言模型 PaLI-X 作为其底座——单纯的视觉语言模型可以通过网络级的数据训练出来,因为数据量足够大,能够得到足够好的效果,而在微调(fine-tuning)阶段,再将机器人的动作数据加入进去一起微调(co-finetuning)。这样,...
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...
RT-2:Google具身智能新突破 Google将RT-2定位为新型的视觉语言动作(VLA)模型,实现了视觉语言模型与机器人动作的结合。RT-2一方面吸收了VLM语义推理、问题解决、视觉解释能力,另一方面能够从真实的机器人动作中实现具身任务推理,且两方面能够相互促进。训练方式上,通过将机器人动作拆解为文本token的形式,实现了直接与视...
谷歌Deepmind 的全新机器人 RT-2。 尽管机械臂并不“新鲜”,但 RT-2 的功能却是无与伦比的。事实上,为了创建 RT-2,谷歌必须创建一类新的人工智能模型,这是迄今为止从未见过的。 具身智能就在这里。 也许,《机器人总动员》也是如此。 新模型 过去六个月社会通过人工智能取得的成就绝对令人难以置信。
虽然有了RT-2,机器人能够学习并将所学知识应用于未尝试过的任务场景。但谷歌也指出,目前RT-2只能帮助机器人在它们已经知道如何执行的物理任务上变得更好,而不能从零开始学习它们。不过对此也可以理解,Robotics Transformer模型的训练与进化是一个循序渐进的过程,每个版本的迭代都是层层递进的,不可能仅靠几个月...
一个是谷歌人工智能在机器人上的应用RT-2。 前者最新消息是华中科技大学验证了样品的迈斯纳效应, 美国也有实验室模拟计算LK-99结果认为这玩意理论上可以实现常温常压超导。 网上舆论开始反转了, 由原来的一边倒不看好变成一边倒看好了。(俺也被啪啪打脸)