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,也提到这一点,就是未来发展方向的判断:多模态输入+行为(具身)模态...
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...
Google发布了一款名为机器人变形金刚2（Robotics Transformer 2 RT-2）的新型视觉-语言-动作（VLA）模型，并将其称为"同类首创"。据Google称，RT-2 能够接受文本或图像输入，并输出机器人动作。该公司表示，训练机器人可能是一项"艰巨的工作"，因为它们需要针对世界上的每个物体、环境、任务和情况进行数十亿点数据的...
所以,很显然,RT-2的最大进步是拥有泛化的能力。 研究人员在RT-2 模型上进行了一系列定性和定量实验,进行了 6,000 多次机器人试验。在探索 RT-2 的新兴功能时,首先搜索需要将网络规模数据的知识与机器人的经验相结合的任务,然后定义三类技能:符号理解、推理和人类识别(symbol understanding, reasoning, and human ...
据Google称,RT-2 能够接受文本或图像输入,并输出机器人动作。 Google发布了一款名为机器人变形金刚2(Robotics Transformer 2 RT-2)的新型视觉-语言-动作(VLA)模型,并将其称为"同类首创"。据Google称,RT-2 能够接受文本或图像输入,并输出机器人动作。 该公司表示,训练机器人可能是一项"艰巨的工作",因为它们需要...
Google DeepMind负责机器人的科学家Vincent Vanhoucke表示，过去的机器人都是一个口号一个动作，想象人们想执行一件事时，必须拆解每一个动作并指使身体移动，但RT-2不仅能理解复杂的推理，还能直接输出动作，只要输入少量的机器人训练数据，系统就能把蕴藏于语言与视觉训练数据中的概念，转成直接的机器人行动，包括未曾...
据Google称,RT-2 能够接受文本或图像输入,并输出机器人动作。 Google发布了一款名为机器人变形金刚2(Robotics Transformer 2 RT-2)的新型视觉-语言-动作(VLA)模型,并将其称为"同类首创"。据Google称,RT-2 能够接受文本或图像输入,并输出机器人动作。
据Google称,RT-2 能够接受文本或图像输入,并输出机器人动作。 Google发布了一款名为机器人变形金刚2(Robotics Transformer 2 RT-2)的新型视觉-语言-动作(VLA)模型,并将其称为"同类首创"。据Google称,RT-2 能够接受文本或图像输入,并输出机器人动作。
Google DeepMind发表最新机器人学习系统RT-2,执行新任务的效力从32%提高到62%,堪称机器人技术领域的一大突破。李建梁摄(数据照) Google DeepMind机器人团队发表最新机器人学习系统RT-2,这是自2022年以来首波升级,机器人可望省略再培训过程,直接执行新任务,执行新任务的效力从32%提高到62%,堪称机器人技术领域一大突破...
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。 DeepMind 训练了两个 RT-2 的变体,使用了两个不...