谷歌发布了“GPT“类”机器人模型 RT-1
谷歌发布了一款新的机器人模型RT-1，它与 GPT 其所使用的模型 OpenAI 人工智能程序。 新模型的设计考虑了谷歌的其他机器人项目，包括其无人驾驶汽车项目。 这里介绍的 RT-1 模型是向机器人领域的生成式 AI 模型迈出的一步。 在现实世界中，RT-1 可以执行 700 多个指令，成功率高达 97%。
机器学习 (ML) 研究（例如计算机视觉和自然语言处理）的最新进展已通过使用大型、多样化数据集和表达模型的共享通用方法实现。 尽管已经有各种尝试将这种方法应用于机器人技术，但到目前为止，机器人还没有像其他子领域那样使用高性能模型。
开发人员收集了大量不同的机器人轨迹数据集，以开发一个可以泛化到新任务并展示对各种干扰和背景的鲁棒性的系统。 为了在 130 个月内收集 17 万集，他们部署了 13 个 EDR 机器人操纵器，每个操纵器都有一个 7 自由度的手臂、一个双指夹持器和一个移动底座。 研究人员使用了通过远程操作获得的人类样本，他们用机器人刚刚执行的命令的书面解释来标记每个事件。 挑选和整理物体、打开和关闭抽屉、将物体放入和取出抽屉、将细长物体直立放置、打翻物体、拉餐巾和打开罐子都是数据集中包含的高级技能。
以下视频显示了几个实际厨房中的几个示例 PaLM-SayCan-RT1 远期任务性能。
在所有四个方面，RT-1 的表现都明显优于基线，显示出异常水平的泛化和弹性。
RT-1 Robotics Transformer 是一种用于现实世界机器人任务的动作生成模型，它简单且可扩展。 它使用具有早期语言融合和标记学习器的预训练 EfficientNet 模型标记所有输入和输出并压缩它们。 RT-1 在数百个任务中展示了强大的性能，以及在现实世界设置中的广泛泛化和稳健性。
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关于作者
Damir 是团队领导、产品经理和编辑 Metaverse Post，涵盖 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主题 Web3- 相关领域。 他的文章每月吸引超过一百万用户的大量读者。 他似乎是一位在 SEO 和数字营销方面拥有 10 年经验的专家。 达米尔曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《纽约客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作为数字游牧者往返于阿联酋、土耳其、俄罗斯和独联体国家之间。 达米尔获得了物理学学士学位，他认为这赋予了他在不断变化的互联网格局中取得成功所需的批判性思维技能。
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