以Google的Palm-E、NVIDIA的Jetson平台以及Google的RT-X项目为例,正是这一变革的几个重要里程碑,它们各自在硬件、计算能力和数据共享方面为通用机器人的发展提供了强有力的支持。 Google的Palm-E项目通过高度集成的机器人平台,实现了机器人在复杂环...
而在RT-1背后，最关键的是Google Research一个16人团队，耗时17个月，花费上千万美金，用13台机器人收集的13万条真实机器人运行数据组成的训练数据集。它是RT-1在厨房场景实现97%任务执行准确率的关键“教材”。这之后，谷歌又相继在2023年7月和2023年10月发布了RT-2和RT-X。谷歌RT系列相继面世，引起了全球机...
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...
为了训练一个通用的机器人策略,Google推出了Open X-Embodiment数据集,包含在22个机器人上采集的能够完成16万个任务的上百万条数据。 并在原有RT-1和RT-2的框架上使用X-Embodiment数据集训练,得到的RT-1-X和RT-2-X模型表现出了很强的泛化能力和涌现能力(跨机器人实体学习的能力)。 Google团队开源了所有的X-Em...
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...
谷歌RT-1模型让一个机器人干几份活，700条指令成功率达97% 编辑：Joey 【新智元导读】Transformer在CV、NLP等领域可谓是大放异彩，这次Google的最新研究将Transformer应用在机器人模型处理上，来看看有多惊艳。机器学习 (ML) 研究的多个子领域（如计算机视觉和自然语言处理）的许多最新进展，都是建立在利用大型、...
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...
所以,我最后介绍两个绕过限速下载百度网盘文件的方法(方法一仅限Chromium内核浏览器,如Google Chrome或Microsoft Edge): 方法一 插件获取直链+IDM下载法 这个是老生常谈的方法了,先找到Tampermonkey油猴这个浏览器插件,如图(Edge外接程序市场) Chrome的市场不科学上网可能登不上,你得网上自己找插件文件下载,应该是crx...
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...