2023年 Google 的 DeepMind 团队基于互联网上数据训练视觉-语言模型(VLM)，使其能够学习到更多关于视觉和语 言之间映射关系的知识后，在机器人操纵任务上微调，提出了 RT-2 。接下来，分别对 RT-1 与 RT-2 介绍。▍RT-1 高效的机器人多任务学习需要高容量模型。虽然 Transformer 在自然语言处理与计算机视觉领域...
• PaLM-E 和 RT-2 直接训练了端到端的模型,将大量互联网的数据与少量机器人的数据放在一起训练,通过互联网的数据带来泛化能力,为了能最好地利用互联网的数据,使用了 Google 内部最好的基础架构、语言模型和视觉模型,但 PaLM-E 主要做了语义规划,没有做底层控制, RT-2 使用了 PaLI 或者 PaLM-E 做了底层...
参考链接：https://techcrunch.com/2025/03/19/a-key-deepmind-robotics-researcher-left-google-and-nvidia-has-already-backed-his-stealth-startup/
2023年 Google 的 DeepMind 团队基于互联网上数据训练视觉-语言模型(VLM),使其能够学习到更多关于视觉和语 言之间映射关系的知识后,在机器人操纵任务上微调,提出了 RT-2 。接下来,分别对 RT-1 与 RT-2 介绍。 ▍RT-1 高效的机器人多任务学习需要高容量模型。虽然 Transformer 在自然语言处理与计算机视觉领域展...
具体本文使用到的VLM是：google的PaLI-X和PaLM-E 2.2 Robot-Action Fine-tuning 2.2.1 Action ...
7月28日，Google DeepMind发布Robotic Transformer 2(RT-2)，是一种新颖的视觉-语言-动作(VLA)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。视觉语言模型（VLM）在网络规模的数据集上进行训练，使这些系统能识别视觉或语言模态并跨不同语言进行操作。但要让机器人达到类似的能力水平...
2023年 Google 的 DeepMind 团队基于互联网上数据训练视觉-语言模型(VLM),使其能够学习到更多关于视觉和语 言之间映射关系的知识后,在机器人操纵任务上微调,提出了 RT-2 。接下来,分别对 RT-1 与 RT-2 介绍。 ▍RT-1 高效的机器人多任务学习需要高容量模型。虽然 Transformer 在自然语言处理与计算机视觉领域展...
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本推理（例如关于对象类别或高级描述的推理）来响应用户命令。Google DeepMind研究团队还...
Google DeepMind宣布基于LLM的机器人控制器RT-2 随着科技的不断发展,人工智能领域的研究者们一直在寻求更高效、更智能的方法来控制机器人。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。
Google DeepMind研究团队还进行了一系列的定量评估,首先从最初的RT-1任务开始,这些任务在机器人数据中有示例,然后继续进行对机器人来说之前从未见过的不同程度的对象、背景和环境的评估,要求机器人从VLM预训练中学习泛化能力。 图注:机器人以前未见过的环境示例,RT-2可以推广到新的情况。