通过模型尺寸和训练方法的评估,发现模型大小与泛化能力密切相关。此外,RT-2在开源语言表基准上实现了SOTA的结果。 🌐 大模型驱动机器人研究的新趋势 谷歌DeepMind正在将重心放在大模型上,用大模型带动机器人研究的升级。这种趋势在其他研究中也有所体现,大模型帮助机器人获取更多操作技能的论文引起了广泛关注。 🔍 ...
- 利用开源的Language-Table模拟环境进行了额外的比较,结果显示RT-2模型相对于基线模型在性能上有明显提升。 定性实验结果: - 在图中展示了实际世界中的实验结果,包括新颖的推动任务和针对此环境之前未见过的对象的定位行为。 4.2研究模型大小和其他设计决策对泛化性能的影响 评估了RT-2模型是否具有新的能力,并尝试量...
最终结果表明,视觉语言模型预训练权重的重要性,以及模型泛化能力,有随着模型大小而提高的趋势。 作者还在开源语言表基准上评估RT-2,结果显示它在模拟基准上实现SOTA结果90%vs之前的77%。 最后,RT-2 PaLM-E变体是视觉-语言-动作模型,可以在单个神经网络中充当LLM、VLM、机器人控制器,因此RT-2还可执行可控的思想链...
RT-2在分布内可见的任务上实现了高性能,在分布外不可见的任务上优于多个基线。 在开源的“Language Table”机器人任务套件上评估模型,Google DeepMind研究团队在模拟环境中取得了90%的成功率,明显优于以前的基线,包括BC-Z(72%)、RT-1(74%)和LAVA(77%)。 然后研究团队在真实世界中评估了相同的模型(因为它是在...
在开源的“Language Table”机器人任务套件上评估模型,Google DeepMind研究团队在模拟环境中取得了90%的成功率,明显优于以前的基线,包括BC-Z(72%)、RT-1(74%)和LAVA(77%)。 然后研究团队在真实世界中评估了相同的模型(因为它是在模拟和真实数据上进行训练的),并展示了它泛化到新物体的能力,如下所示,训练数据...
在开源的“Language Table”机器人任务套件上评估模型,Google DeepMind研究团队在模拟环境中取得了90%的成功率,明显优于以前的基线,包括BC-Z(72%)、RT-1(74%)和LAVA(77%)。 然后研究团队在真实世界中评估了相同的模型(因为它是在模拟和真实数据上进行训练的),并展示了它泛化到新物体的能力,如下所示,训练数据...
在开源的“Language Table”机器人任务套件上评估模型,Google DeepMind研究团队在模拟环境中取得了90%的成功率,明显优于以前的基线,包括BC-Z(72%)、RT-1(74%)和LAVA(77%)。 然后研究团队在真实世界中评估了相同的模型(因为它是在模拟和真实数据上进行训练的),并展示了它泛化到新物体的能力,如下所示,训练数据...
在开源的“Language Table”机器人任务套件上评估模型,Google DeepMind研究团队在模拟环境中取得了90%的成功率,明显优于以前的基线,包括BC-Z(72%)、RT-1(74%)和LAVA(77%)。 然后研究团队在真实世界中评估了相同的模型(因为它是在模拟和真实数据上进行训练的),并展示了它泛化到新物体的能力,如下所示,训练数据...
机器人操作之所以困难是因为我们不仅需要考虑世界上正在发生的事情,还需要考虑到我们的互动如何改变它以及我们如何对此作出反应。 尽管RT-2 尚未开源,但 RT-1 的代码和数据已经公开。 https://www.infoq.com/news/2023/10/deepmind-robot-transformer/ 声明:本文为 InfoQ 翻译,未经许可禁止转载。
出品| OSC开源社区(ID:oschina2013) 谷歌宣布推出首个 Robotics Transformer 2 (RT-2) 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用于机器人控制的通用指令,同时保留 web-scale 能力。 “RT-2 显示出超越其所接触的机器人数据的泛化能力以及语义和视觉理解能力。这包括...