谷歌DeepMind在官网发布了,全球最大通用大模型之一RT-X,并开放了训练数据集Open X-Embodiment 模型和数据集地址:robotics-transformer-x.github.io github.com/google-deepm 论文地址:robotics-transformer-x.github.io RT系列演变 RT-1,robotics-transformer1.github.io RT-2,robotics-transformer2.github.io RT-X...
该数据集由来自全球 34 个机器人研究实验室的 60 个现有机器人数据集汇集而成,并将它们转换为一致的数据格式,以便于下载和使用。用 RLDS 数据格式 [119],该格式将数据保存在序列化 tfrecord 文件中,并适应不同机器人设置的各种动作空间和输入模式,例如不同数量的 RGB 摄像头、深度摄像头和点云。它还支持在所...
据AIGC 开放社区报道,10 月 4 日,谷歌旗下著名 AI 研究机构 DeepMind 在官网发布了全球最大通用大模型之一 RT-X,并开放了训练数据集 Open X-Embodiment。 据悉,RT-X 由控制模型 RT-1-X 和视觉模型 RT-2-X 组成,在特定任务(搬运东西、开窗等)的工作效率是同类型机器人的 3 倍,同时可执行未训练动作。O...
RT-X:有史以来最大的开源机器人数据集,横跨 33 个研究所、22 个机器人硬件、527 种技能和 100 万集。机器人技术的 ImageNet 时刻。 机器人技术远远落后于 NLP、视觉和其他人工智能领域,一个可能的原因是你无...
10月4日,谷歌旗下著名AI研究机构DeepMind在官网发布了,全球最大通用大模型之一RT-X,并开放了训练数据集Open X-Embodiment。 据悉,RT-X由控制模型RT-1-X和视觉模型RT-2-X组成,在特定任务(搬运东西、开窗等)的工作效率是同类型机器人的3倍,同时可执行未训练动作。
通过整合视觉语言模型中的全网知识,RT-X的完整系统为机器人研究解决了这一问题。研究团队发现,共享机器人数据的加入使谷歌机器人的泛化能力提高了三倍,这表明Open X-Embodiment数据集不仅有助于机器人获得各种物理技能,还有助于更好地将物理动作与...
📅10月4日,谷歌旗下DeepMind在官网宣布推出全球最大通用大模型之一——RT-X,并开放了训练数据集Open X-Embodiment。🤖RT-X由控制模型RT-1-X和视觉模型RT-2-X组成,能在特定任务(如搬运、开窗等)中达到3倍的工作效率,并且能执行未训练的动作。📚Open X-Embodiment训练数据集由全球33家顶级学术实验室合作,...
RT-X提高机器人智能化水平,有望加快人形机器人产业化进程2023年10月4日DeepMind发布RT-X机器人大模型,并开放训练数据集Open X-Embodiment。RT-X由基于Transformer的RT-1-X模型和视觉语言动作模型RT-2-X组成。RT-1-X模型在特定任务上的平均性能比RT-1模型和原始模型提升50%。RT-2-X的涌现能力约为RT-2的3倍...
Open X-Embodiment是一个由深度思维等多方机构合作推出的2023年最新机器人学习数据集，其论文详情可在arxiv.org/abs/2310.0886查看。该项目的官方网站为robotics-transformer-x.github.io，同时，Google DeepMind的GitHub地址也在其中：github.com/google-deepmind...这些数据集的独特之处在于，它融合了34个...
智通财经获悉，华泰证券发布研究报告称，10月4日DeepMind发布RT-X机器人大模型，并开放训练数据集Open X-Embodiment。RT-X由基于Transformer的RT-1-X模型和视觉语言动作模型RT-2-X组成。更大的模型容量与多种机器人数据的融合也使得RT-X泛化能力大大提高。该行认为智能化是影响通用人形机器人0-1的关键因素，RT-X...