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可以执行更加复杂的指令,这是因为从自然语言到动作能更容易被理解;但是不能泛化到新的行为上,因...
谷歌DeepMind推出RT-2 使机器人更智能 站长之家(ChinaZ.com)8月1日 消息:谷歌的DeepMind宣布了机器人变换器2(RT-2),这是一种首创的视觉-语言-行为(VLA)模型,可以使机器人在没有特定训练的情况下执行新的任务。 就像语言模型如何从网络规模的数据中学习一般的想法和概念一样,RT-2使用网络上的文本和图像来理解...
Google DeepMind研究团队对RT-2模型进行了一系列定性和定量实验,涵盖了超过6000次机器人试验。在探索RT-2的涌现能力时,首先寻找了需要将web-scale数据和机器人的经验相结合的任务,然后定义了三类技能:符号理解、推理和人类识别。 每个任务都需要理解视觉-语义概念,并具备执行机器人控制以对这些概念进行操作的能力。例如...
7月28日,谷歌DeepMind推出了一款新的机器人模型Robotics Transformer 2(RT-2)。 这是一个全新的视觉-语言-动作(VLA)模型,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。 高容量视觉-语言模型(VLMs)在web-scale数据集上训练,使得这些系统非常擅长识别视觉或语言模式并跨不同语言进行操作。但是...
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。
Google DeepMind 最近宣布了 Robotics Transformer 2(RT-2),这是一个用于控制机器人的视觉 - 语言 - 动作(VLA)的 AI 模型。RT-2 使用经过精调的LLM来输出运动控制命令。它可以执行训练数据中未明确包含的任务,并在新出现技能评估中将基线模型的表现提升了 3 倍。
站长之家(ChinaZ.com)8月1日 消息:谷歌的DeepMind宣布了机器人变换器2(RT-2),这是一种首创的视觉-语言-行为(VLA)模型,可以使机器人在没有特定训练的情况下执行新的任务。 就像语言模型如何从网络规模的数据中学习一般的想法和概念一样,RT-2使用网络上的文本和图像来理解不同的现实世界概念,并将这些知识转化为...
Google DeepMind宣布基于LLM的机器人控制器RT-2 随着科技的不断发展,人工智能领域的研究者们一直在寻求更高效、更智能的方法来控制机器人。近日,Google DeepMind宣布了一个名为RT-2的基于自然语言处理(NLP)的大型语言模型(LLM)的机器人控制器。这一突破性的技术将为机器人领域带来革命性的变革。
Google DeepMind宣布基于LM的机器人控制器RT-2 在人工智能领域,Google DeepMind一直以来都是行业的领导者。近日,DeepMind宣布了一项重要的创新:基于语言模型(LLM)的机器人控制器RT-2。这一突破性的技术将为机器人领域带来革命性的变革。 RT-2机器人控制器是由DeepMind的工程师们开发的,它结合了自然语言处理(NLP)和...