谷歌团队开发的 RT 神经网络架构已被用于最新的机器人控制系统,包括 RT-2 模型。最好的 SARA-RT-2 模型在获得简短的图像历史记录后,比 RT-2 模型的精确度高 10.6%,速度快 14%。谷歌表示,这是首个在不降低质量的情况下提高计算能力的可扩展注意力机制。 虽然Transformer 功能强大,但它们可能会受到计算需求的限...
谷歌团队开发的 RT 神经网络架构已被用于最新的机器人控制系统,包括 RT-2 模型。最好的 SARA-RT-2 模型在获得简短的图像历史记录后,比 RT-2 模型的精确度高 10.6%,速度快 14%。谷歌表示,这是首个在不降低质量的情况下提高计算能力的可扩展注意力机制。 虽然Transformer 功能强大,但它们可能会受到计算需求的限...
基于在机器人 Transformer 领域深耕多年的研究基础, 近期,谷歌宣布了一系列机器人研究进展:AutoRT、SARA-RT 和 RT-Trajectory,它们能够帮助机器人更快地做出决策,更好地理解它们身处于怎样的环境,更好地指导自己完成任务。 谷歌相信随着 AutoRT、SARA-RT 和 RT-Trajectory 等研究成果的推出,能为现实的世界机器人的...
在最先进的大模型成为具身机器人感知世界的「大脑」之后,机器人的进化速度取得了远超想象的进步。 7月,谷歌 DeepMind 宣布推出 RT-2:全球第一个控制机器人的视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型。 只需要向对话一样下达命令,它就能在一堆图片中辨认出霉霉,送给她一罐「快乐水」。 甚至能主动思考,完成了从「选择灭...
过去一年中,连连取得突破的大模型正在重塑机器人研究领域。 在最先进的大模型成为具身机器人感知世界的「大脑」之后,机器人的进化速度取得了远超想象的进步。 7月,谷歌 DeepMind 宣布推出 RT-2:全球第一个控制机器人的视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型。
在最先进的大模型成为具身机器人感知世界的「大脑」之后,机器人的进化速度取得了远超想象的进步。 7月,谷歌 DeepMind 宣布推出 RT-2:全球第一个控制机器人的视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型。 只需要向对话一样下达命令,它就能在一堆图片中辨认出霉霉,送给她一罐「快乐水」。
在最先进的大模型成为具身机器人感知世界的「大脑」之后,机器人的进化速度取得了远超想象的进步。 7月,谷歌 DeepMind 宣布推出 RT-2:全球第一个控制机器人的视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型。 只需要向对话一样下达命令,它就能在一堆图片中辨认出霉霉,送给她一罐「快乐水」。