谷歌發布了“GPT「類」機器人模型 RT-1
谷歌發布了一款新的機器人模型RT-1，它與 GPT 其所使用的模型 OpenAI 人工智能程序。 新模型的設計考慮了谷歌的其他機器人項目，包括其無人駕駛汽車項目。 這裡介紹的 RT-1 模型是向機器人領域的生成式 AI 模型邁出的一步。 在現實世界中，RT-1 可以執行 700 多個指令，成功率高達 97%。
機器學習 (ML) 研究（例如計算機視覺和自然語言處理）的最新進展已通過使用大型、多樣化數據集和表達模型的共享通用方法實現。 儘管已經有各種嘗試將這種方法應用於機器人技術，但到目前為止，機器人還沒有像其他子領域那樣使用高性能模型。
開發人員收集了大量不同的機器人軌跡數據集，以開發一個可以泛化到新任務並展示對各種干擾和背景的魯棒性的系統。 為了在 130 個月內收集 17 萬集，他們部署了 13 個 EDR 機器人操縱器，每個操縱器都有一個 7 自由度的手臂、一個雙指夾持器和一個移動底座。 研究人員使用了通過遠程操作獲得的人類樣本，他們用機器人剛剛執行的命令的書面解釋來標記每個事件。 挑选和整理物體、打開和關閉抽屜、將物體放入和取出抽屜、將細長物體直立放置、打翻物體、拉餐巾和打開罐子都是數據集中包含的高級技能。
以下視頻顯示了幾個實際廚房中的幾個示例 PaLM-SayCan-RT1 遠期任務性能。
在所有四個方面，RT-1 的表現都明顯優於基線，顯示出異常水平的泛化和彈性。
RT-1 Robotics Transformer 是一種用於現實世界機器人任務的動作生成模型，它簡單且可擴展。 它使用具有早期語言融合和標記學習器的預訓練 EfficientNet 模型標記所有輸入和輸出並壓縮它們。 RT-1 在數百個任務中展示了強大的性能，以及在現實世界設置中的廣泛泛化和穩健性。
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關於作者
Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
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