3.实验 3.1 新环境的泛化能力 3.2 cot(思维链)能力 3.3 总结 4.参考 最近就在看这个论文，想...
论文地址:https://robotics-transformer2.github.io/assets/rt2.pdf
这个行动层级(action hierarchy)对于提高机器人完成任务的准确性和学习效率非常有帮助,使得 RT-H 在一系列机器人任务中的表现都优于 RT-2。 以下是论文的详细信息。 论文概览 论文标题:RT-H: Action Hierarchies Using Language 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2403.01823.pdf 项目链接:https://rt-hierarchy.git...
RT-2教导机器人识别视觉和语言,解释指令并推断哪些对象最符合要求。过去训练机器人需要很长的时间,研究人员必须单独规划研究方向,如今借助RT-2等VLA模型的强大功能,机器人可在取得大量数据组后,推断下一步该做什么。 DeepMind在一篇论文表示,新模型以网络和机器人数据进行训练,也利用自家Bard等大型语言模型的研究进展,...
• 现论文中展示的是一种可行的方案,但不一定是最优的方案, RT-1 和 RT-2 中使用一样的 tokenization 表示动作,将动作变为 8 个维度,例如旋转、位置分别是 3 个维度,再将每个维度平分到 256 个 bing 中,这不一定是最优的动作表示,未来可能可以将动作表示压缩到使用更少的 token 或者更少的词汇表,或者...
令人印象深刻的是,就像 RT-2 能够在看不见的情况下很好地工作一样,上面的图像也展示了新兴的语义功能,比如能够执行它不一定经过训练的新任务。 换句话说,尽管添加视觉语言模型不允许创建新的机器人动作(论文承认),但它确实向机器人传递了丰富的语义知识,使其更加了解复杂的新兴概念例如放置、物体识别和逻辑推理。
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)
【谷歌发布RT-2,实体机器人版ChatGPT来了!】 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)。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-2 可执行深度语义推理。例如,让RT-2...
论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.10394项目主页：https://abliao.github.io/PIVOT-R/ 研究动机 当前，现有机器人操作任务有两个关键问题：机器人模型在开放世界中表现差且不稳定：许多机器人操作模型虽然能够处理复杂任务，但往往直接将用户指令和视觉感知映射到低层次的可执行动作上，而忽略了操作任务中关键...
论文地址:https://arxiv.org/abs/2410.10394 项目主页:https://abliao.github.io/PIVOT-R/ 研究动机 当前,现有机器人操作任务有两个关键问题: 机器人模型在开放世界中表现差且不稳定:许多机器人操作模型虽然能够处理复杂任务,但往往直接将用户指令和视觉感知映射到低层次的可执行动作上,而忽略了操作任务中关键状态...