在Google DeepMind的论文中介绍了Robotics Transformer 2(RT-2),一个全新的视觉-语言-动作(VLA)模型,它从网络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,同时保留了web-scale能力。 一个在web-scale数据上进行预训练的视觉-语言模型(VLM)正在从RT-1的机器人数据中学习,以成为可以控制机器人的视...
RT-2将预训练的视觉-语言模型(VLMs)进一步训练,使其能够直接控制机器人的动作。这个过程的目标是让...
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...
在DeepMind 在最新提交的一篇论文中研究人员表示,RT-2 模型基于网络和机器人数据进行训练,利用了 Bard 等大型语言模型的研究进展,并将其与机器人数据相结合,新模型还可以理解英语以外的指令。 谷歌高管称,RT-2 是机器人制造和编程方式的重大飞跃。「由于这一变化,我们不得不重新考虑我们的整个研究规划了,」谷歌 De...
前沿论文|机器人ChatGPT问世 | 【谷歌发布“Robotic Transformer (RT-2)”:赋予机器人人类智力】 谷歌计划通过推出最新的 AI 学习模型“Robotic Transformer (RT-2)”来进一步提升其机器人的智能水平。这一新版本称为视觉-语言-行动( VLA )模型,可以教导机器人更有效地识别视觉和语言模式、解释指令,并推断出最适合...
7月29日消息,据外媒报道,日前,谷歌推出一款名为Robotics Transformer2(RT-2)人工智能学习模型,旨在使其机器人更加智能。 据悉,RT-2是一种视觉语言行动模型的新版本,可教会机器人更好地识别视觉和语言模式,以解释指令,并推断出最适合请求的对象。 该公司在一篇论文中表示,新模型在网络和机器人数据上进行训练,利...
• 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。
RT-1大模型论文 当时,谷歌让搭载RT-1的机器人进行一系列复杂操作,包括拾取和放置物品、打开和关闭抽屉、将物品放入和取出抽屉、将细长的物品直立放置、敲倒物体、拉出餐巾纸和打开罐子。据团队称,RT-1 以 97% 的成功率执行了 700 多个训练指令,并且可以泛化到新的任务。
据报道,研究人员利用RT-2在厨房办公室环境中进行测试,要求机器人手臂判断什么是一把好的搪瓷锤(即一块石头),并选择一杯适合疲惫不堪的人的饮料(红牛)。他们还指示机器人将可乐罐放操作者的照片上。很开心的是,机器人发现自己是操作者的粉丝,这对人类来说是个好消息。 谷歌在论文中表示,新模型经过了网络和机器...