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...
对大型VLM的co-finetuning;能够从Internet-scale training中获益;把action表示成文本tokens,变成multimodal sentences放到训练集中,从而发挥VLM的能力 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...
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...
DeepMind 认为,通用物理机器人可以从 VLA 模型中产生,它们可以推理、解决问题和解释信息,以执行现实世界中的任务。 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...
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。
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。
Google旗下DeepMind新发布RT-2(Robotic Transformer 2),它是一种与众不同的视觉-语言-行动(vision-language-action,VLA)模型,从网络和机器人的数据进行学习,并将这些知识转化为控制机器人的通用指令。 RT-2教导机器人识别视觉和语言,解释指令并推断哪些对象最符合要求。过去训练机器人需要很长的时间,研究人员必须单独...
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场...
GoogleDeepmind在机器人模型领域布局领先,研究成果丰富,为RT-2的推出奠定了基础。2022年5月,DeepMind推出了多模态通用智能体Agent“Gato”,具备解决不同场景任务的能力。Gato具有11.8亿的参数量,除了能够完成聊天、问答等任务,Gato还可以完成玩Atari(某种电子游戏)、操控机器人手臂等多种复杂任务,并且在其中的大部分任务...
Google DeepMind比较了RT-2与自家的RT-1、Reusable Representations for Robotic Manipulation(R3M),以及来自Meta的Manipulation of Open-World Objects(MOO)在曾训练与不曾训练上的任务表现,显示RT-2与RT-1于前者的表现相当,成功率都有90%左右,而在那些机器人未曾见过的背景、对象或环境的状态下,RT-2具备...