谷歌的 RT-2 机器人并不完美。在《纽约时报》记者目睹的实际演示中，它错误地识别了一罐柠檬味苏打水的味道（说成「橘子味」）。还有一次被问到桌子上有什么水果时，机器人回答成「白色」（实际是香蕉）。谷歌发言人解释说，该机器人使用了缓存的答案来回答之前测试者的问题，因为它的 Wi-Fi 曾短暂中断过。除...
此类模型称为视觉-语言-行动模型(VLA),并实例化了此类模型的示例,称之为RT-2。广泛的评估(6k次评估试验)表明,此方法带来了高性能的机器人策略,并使RT-2能够从互联网规模的训练中获得一系列涌现功能。这包括了:改进对新目标的泛化,解释机器人训练数据中不存在命令的能力(例如将目标放在特定数字或图标上),以及执...
简单来说， RT-1 是利用预训练模型对视觉与语言进行编码，然后再通过解码器输出动作。与之不同， RT-2 把语言、动作、图片放在一个统一的输出空间，利用 VLMs 产生语言，也可以理解为“动作”为特殊的语言。总的来说， RT-2 分 为两步：首先对 VLMs 在大规模互联网数据进行预训练，然后在机器人任务上微调。
RT-1是一个经过多任务演示训练的模型，可以学习机器人数据中看到的任务和对象的组合。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...
谷歌表示，RT-2 是一种视觉语言动作模型，可将互联网上采集的信息和图像转化为机器人可理解的动作，...
不久前,谷歌旗下DeepMind发布了一款名为Robotics Transformer 2(简称RT-2)的新型视觉-语言-动作(VLA)模型,该模型相当于机器人的专用大脑,能够指导机器人识别视觉和语言,让其理解指令并做出正确的操作。 谷歌介绍,RT-2基于Transformer模型开发,根据互联网上的文本和图像进行训练,直接指示机器人执行动作。就像用文本训练...
谷歌RT-2是打造通用机器人的一大步 一般来说科学家会用大量人工获取的数据点来训练机器人AI，为了覆盖每一种可能场景，训练时会消耗大量时间和成本。现实世界纷繁多变，机器人助手如果想变得实用，必须正确应对那些不太可能编程的场景。在开发RT-2时，DeepMind深入挖掘变形AI模型的优点，这种模型拥有很强的概括能力。
但谷歌也指出，目前RT-2只能帮助机器人在它们已经知道如何执行的物理任务上变得更好，而不能从零开始学习它们。不过对此也可以理解，Robotics Transformer模型的训练与进化是一个循序渐进的过程，每个版本的迭代都是层层递进的，不可能仅靠几个月的研发就实现革命性的巨大突破。我们期待RT-3公开的那一天能带给我们更多...
7月28日，谷歌DeepMind推出了一款新的机器人模型Robotics Transformer 2(RT-2)，它是全球第一个控制机器人的视觉-语言-动作（VLA）模型，它可以使机器人能够直接通过拍摄或者感知环境的方式获取视觉信息，通过语言理解模块理解人类的语言指令，然后通过动作执行模块进行相应的动作操作。现在不再用复杂指令，机器人也能...
Robotic Transformer2(RT-2)是一种全新的视觉-语言-动作(VLA)模型,它从互联网数据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)是在用大规模的互联网数据集上进行训练的,这使得这些模型在理解视觉或语言方面非常出色。但是要让机器人达到类似的能力水平,它们需要首先在每个物体、...