在该数据集的基础之上，基于模仿学习中行为克隆学习范式，把 Transformer 应用机器人的操纵任务上，提出了 RT-1模型。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-...
RT-2 (RoboticsTransformer2)是 Google DeepMind 团队发布的一个非常著名的 VLA (vision-language-action)模型,也是 RT-1 的续集。它动作、图片和编码成和语言一样的离散 tokens,用端到端的方式来训练 Transformer 结构,训练数据使用机器人采样的轨迹数据和互联网上的 vision-language 数据。主要特色是直接输出低阶...
1. SenseAI :宏观角度, Google 的机器人研发目标和长期规划是什么,您所在的组的规划是什么。 • Google Deepmind 是 Google 内的研发部门,主要将机器学习应用于各个领域中,其中我所在的组主要将机器学习与机器人结合,通过机器学习和深度学习解决机器人中的问题。 • 组里的另一个目标是希望将机器人作为基础模...
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...
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...
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...
Andrew Barry 和 Deep Mind 研究科学家 Andy Zeng。Andrew Barry 的个人主页显示，他担任的职位是联合创始人和 CTO。Andy Zeng 的社交媒体则没有透露更多信息。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/ ...
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