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...
当处理内部测试中看到的任务时,RT-2表现得和RT-1一样好。然而,对于新颖、看不见的场景,它的表现几乎提高了一倍,从RT-1的32%提高到62%。 当进步时,像RT-2这样的视觉-语言-行为模型可以导致具有上下文感知能力的机器人,它们可以根据手头的情况在现实世界中执行各种各样的行为,并进行推理、解决问题和解释信息。
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...
无法实时推理:机器人控制模型需要模型能够实时推理,RT-2参数量太大,无法实时推理。后续工作的重点可以...
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。
DeepMind 在超过 6,000 个试验中对 RT-2 进行了评估。特别是,研究人员对其新兴能力表现感兴趣:即能够执行机器人专门训练数据中不存在的任务,但这些任务是通过其视觉语言预训练而出现的。团队将 RT-2 在三个任务类别上进行了测试:符号理解、推理和人类识别。与基准模型相比,RT-2 取得了“超过最佳基准模型平均成功...
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...
根据DeepMind的示例展示,RT-2模型的主要应用场景是集成在实体机器人,使其可以像人类那样思考、推理去执行各种动作任务,就像实体机器人版ChatGPT。RT-2在物流、制造、安保等领域有非常宽广的应用空间。 RT-2简单介绍 RT-2是在RT-1基础之上研发的,而RT-1是基于Transformer模型,所以,RT-2在技术基因上与ChatGPT有很...
2、采用视觉语言模型进行机器人控制 RT-2表明视觉-语言模型(VLM)可以转化为强大的视觉-语言-动作(VLA...