根据 DeepMind 的说法, RT-2 不仅展示了人工智能的进步如何迅速地渗透到机器人领域,它还展示了更多通用型机器人的巨大潜力。虽然实现在以人类为中心的环境中有用的机器人方面还有大量工作要做,但 RT-2 向我们展示了一个令人兴奋的机器人的未来,它就在我们的掌握之中。 谷歌机器人技术和 DeepMind 已经发布了多个...
RT-2相对于前身RT-1有了接近三倍的提升。RT-2有两种变体,一种是基于PaLM-E-12B的VLM,一种是基于PaLI-X-55B的VLM,基于PaLI-X-55B的VLM会有更好的效果。下面是说不通类别任务的性能结果泛化性:包括没见过的物体、没见过的背景、没见过的环境,RT-2相比RT-1都有2倍提升...
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。 RT-2是基于Google DeepMind的先进技术开发的,它能够理解人类的自然语言指令,并将其转换为机器人的实际操作。这意味着,用户只需通过简单的语言描述,就可以控制...
虽然 RT-2 仅限于重复使用已经练习过的物理动作，但据报道，Gemini Robotics 展示了显著增强的灵巧性，能够完成此前不可能的任务，如折纸和将零食装入拉链袋。从仅能理解命令的机器人到能够执行精细物理任务的机器人，这一转变表明 DeepMind 可能已经开始解决机器人领域最大的挑战之一：让机器人将其"知识"转化为现实...
GoogleDeepMind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。
Google’s DeepMind RT-2 performing natural language instructions This all to say, Vision-Language-Action models transfer web knowledge to robotic control. In other words, type a simple prompt as you would with chatbots like ChatGPT and the robot will follow those instructions. It will take thos...
前几天,Google的Deepmind发布了一个新的应用于机器人的模型叫做RT-2,全称是Robotic Transformer 2,是一种新颖的视觉-语言-动作 (VLA,vision-language-action) 模型,可以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。 它的神奇之处在于,有别于以往的机器人识别训练模式,它并不需要针对具体的...
除蓝色立方体之外,没有任何物体出现在训练数据中 泛化性好主要是因为用了预训练的大模型,微调数据集没见过的对象,可能在之前的预训练数据中是见过的。 tanh:端到端机器人具身大模型——Google Deepmind RT-2论文解读 编辑于 2024-09-18 10:46・广东 ...
除游戏领域和生物学突破外，DeepMind还开发了用于谷歌助手的逼真语音合成模型WaveNet，提升了语音交互体验。通过视觉-语言-动作模型RT-2增强了机器人在多样环境中的任务执行能力。其研究还涉及天气预测、核聚变反应堆等复杂问题，并通过AlphaCode和AlphaDev等项目推动了计算机算法的进一步发展。Google的“家底”依然深厚 在...
顾名思义，这并不是机器人变形 VLA 模型的第一次迭代。DeepMind表示，RT-2建立在RT-1的基础上，与之前的模型相比，泛化能力有所提高，在新的、未见过的任务上表现更好。与前代机器人相比，RT-2 的另一项新技能是符号推理，这意味着它能理解抽象概念并对其进行逻辑操作。其中一个例子是，机器人被要求将巴纳...