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...
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...
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...
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》)。 谷歌DeepMind 去年 7 月推出的 RT-2:全球第一个控制机器人的视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型。只需要像对话一样下达命令,它就能在一堆图片中辨认出霉霉,并送给她一罐可乐。 如今,...
还记得2022年年底谷歌机器人团队公开了一款名为Robotics Transformer 1 (RT-1)的多任务模型。该模型可以实现高效推理,为机器人实时输入和输出动作。比如命令机器人拾取和放置物品、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。700多项动作指令配合97%的成功率让人们...
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...
RT-2基于PaLM-E和PaLI-X视觉语言模型在视觉解释和推理任务上预训练。预训练任务从根据语言创作图到单个对 象与其它对象之间关系问题的回答。 ▍机器人-动作微调 RT-2 直接把动作tokens当作语言tokens,把 RT-2-PaLI-X 模型和 RT-2-PaLM-E 模型在机器人控制任务上微调。与 RT- 1 一样,末端执行器的目标位姿...
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...
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他们使用专为VLM设计的原始数据集以及机器人控制演示，以在微调过程中保留通用知识，如在RT-2中所示。此...