RT-1是一个经过多任务演示训练的模型,可以学习机器人数据中看到的任务和对象的组合。更具体地说,Google DeepMind的工作使用了在办公室厨房环境中用13台机器人在17个月的时间内收集的RT-1机器人演示数据。RT-2表现出了更好的泛化能力,超越了它所接触到的机器人数据的语义和视觉理解,包括解释新命令并通过执行基...
RT-2 可以表现出类似于VLM的chain-of-thought推理迹象。 具有chain-of-thought推理的 RT-2 能够回答更复杂的命令,因为它首先用自然语言规划其动作的位置。 这是一个很有前景的方向,它提供了一些初步证据,表明使用 LLM 或 VLM 作为规划器可以与单个 VLA 模型中的低级策略相结合。 之前看VIMA的总结,也提到这一...
在模型RT-1 的基础上,RT-2 表现出了更好的泛化能力,在机器人数据的语义和视觉理解上有所提升,同时能够进行多阶段语义推理。具身智能模型通过丰富的数据集实现了性能的提升,并且在与语言大模型的结合下实现了知识和逻辑推理能力的增强。机器人是大模型与真实世界的重要媒介,随着机器人应用场景的进一步开发,机器人与...
SARA-RT:让机器人 Transformer(RT)变得更快、更精简 另一项成果 SARA-RT,可将机器人 Transformer(RT)模型转换为更高效的版本。 谷歌团队开发的 RT 神经网络架构已被用于最新的机器人控制系统,包括 RT-2 模型。最好的 SARA-RT-2 模型在获得简短的图像历史记录后,比 RT-2 模型的精确度高 10.6%,速度快 14%。
在评估新兴能力的实验中,RT-2在符号理解、推理和人类识别任务上显著优于基线模型。在模型大小和训练策略...
智东西7月29日消息,Google DeepMind昨日发布一篇新博客文章,推出了一款新颖的视觉-语言-动作(VLA)模型Robotic Transformer 2(RT-2)。该模型可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web-scale能力。
总的来说,RT-2模型在整合视觉-语言-动作模型用于机器人控制方面,代表了一个重要的进步。通过将互联网...
RT-2以视觉-语言模型(VLM)为基础,将一个或多个图像作为输入,并生成一系列通常代表自然语言文本的...
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,与机器人自身数据相互结合,例如决定需要移动哪个机器手臂关节等,甚至能够理解英语以外的其他语言指令。 DeepMind举例,RT-2可让机器人在没有经过特定训练的情况下识别并扔掉垃圾,以AI试图理解垃圾是什么以及通常如何处理垃圾...
RT-2 保留了机器人在原始任务上的性能,并提高了机器人在以前未见过场景中的性能,从 RT-1 的 32% 提高到 62%。 一系列结果表明,视觉 - 语言模型(VLM)是可以转化为强大的视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型的,通过将 VLM 预训练与机器人数据相结合,可以直接控制机器人。