RT-2基于PaLM-E和PaLI-X视觉语言模型在视觉解释和推理任务上预训练。预训练任务从根据语言创作图到单个对 象与其它对象之间关系问题的回答。▍机器人-动作微调 RT-2 直接把动作tokens当作语言tokens,把 RT-2-PaLI-X 模型和 RT-2-PaLM-E 模型在机器人控制任务上微调。与 RT- 1 一样,末端执行器的目标位姿...
RT-2 直接把动作tokens当作语言tokens,把 RT-2-PaLI-X 模型和 RT-2-PaLM-E 模型在机器人控制任务上微调。与 RT- 1 一样,末端执行器的目标位姿作为动作空间,每一维度的动作空间被均匀的离散化为256个桶。 输出动作一种可能的方式是输出一个数字字符串,例如“1 128 91 241 5 101 127”。对于PaLI-X ,拥...
RT-2 直接把动作tokens当作语言tokens,把 RT-2-PaLI-X 模型和 RT-2-PaLM-E 模型在机器人控制任务上微调。与 RT- 1 一样,末端执行器的目标位姿作为动作空间,每一维度的动作空间被均匀的离散化为256个桶。 输出动作一种可能的方式是输出一个数字字符串,例如“1 128 91 241 5 101 127”。对于PaLI-X ,拥...
RT-1 的架构、数据集、以及评估概览,可见图1所示。 最终,实验表明 RT-1 可以展示较强的泛化能力和鲁棒性,可见图1.b,且可以执行长期任务。 图1 RT-1架构、数据集以及评估概览 ▍概览 用于RT-1 研究的机器人有7个自由度的机械臂、两个手指型夹抓,以及一个移动基座,可见图2(d)所示。为了收集数据和训练模型...
RT-2 直接把动作tokens当作语言tokens,把 RT-2-PaLI-X 模型和 RT-2-PaLM-E 模型在机器人控制任务上微调。与 RT- 1 一样,末端执行器的目标位姿作为动作空间,每一维度的动作空间被均匀的离散化为256个桶。 输出动作一种可能的方式是输出一个数字字符串,例如“1 128 91 241 5 101 127”。对于PaLI-X ,拥...
大家好,赛科龙RT1在16日正式公布了其售价,最低起步15580元。这款车的风头确实盖过了赛科龙旗下的连个老大哥RT3和RT2,在我看来虽然RT1拥有超高的颜值,但是对于喜欢动力和摩旅的车友来说也许RT2才是最合适的踏板。 赛科龙RT2定位的是一台跨界的都市最美踏板车型,这款车在外观设计方面相比RT1更加的有视觉冲击效果...
首先在大规模互联网数据上预训练VLM,然后在机器人控制任务上进行微调,以实现更广泛的知识应用。为了实现实时控制,RT-2模型部署在云端,通过云服务提供实时指令。总的来说,RT-1和RT-2模型通过创新的数据和模型设计,显著提升了机器人的泛化能力和实用性,为机器人领域的研究带来了新的突破。
赛科龙RT1作为一款150CC踏板车,其综合性能备受赞誉。许多摩托车爱好者认为,RT1的外观相较于其大哥RT2更为出色,车身比例匀称、线条流畅、棱角分明,层次感十足。加之其出色的动力性能和科技配置,RT1成为了众多摩友的心头好。然而,其原起售价高达1.5万,让不少消费者望而却步。好在不久前,赛科龙官方宣布RT1降价2000元...
RT-1到RT-2,再到RT-X的技术发展脉络 下面这部分涉及具体技术实现,我个人觉得更有意思。 RT-1是一个重新设计的网络结构,主体是预训练的视觉模型加上用解释器处理过的语言指令,两部分再一起通过transformer架构输出机器人的动作指令,学习范式是模仿学习,训练数据是在google实验室中的两个厨房环境记录的操控移动机械臂...
赛科龙RT1是一辆综合性能比较出众的150CC踏板车,很多摩友认为RT1的外观比它大哥RT2更漂亮,车身比例协调、线条流畅、棱角分明、有层次感。加上不错的动力性能和科技配置,使得RT1成为大家青睐的对象。不过奈何其…