谷歌 DeepMind 推出全新的視覺 - 語言 - 動(dòng)作模型(VLA),命名為 Robotic Transformer2(RT-2)。這個(gè)模型可以與機(jī)器人互動(dòng),通過學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器人數(shù)據(jù),將知識(shí)轉(zhuǎn)化為有效的指令。
RT-2是 RT-1的升級(jí)版,基于 Transformer 構(gòu)建,具有更好的性能和泛化能力。RT-2還在一系列的定性和定量實(shí)驗(yàn)中展示出驚人的學(xué)習(xí)和理解能力,能夠執(zhí)行基本推理和多階段的語義推理。通過與思維鏈推理結(jié)合,RT-2可以學(xué)習(xí)長期規(guī)劃和低級(jí)技能,執(zhí)行更復(fù)雜的命令。
研究人員觀察到,與之前的基線模型相比,RT-2的泛化性能提高了3倍以上。RT-2的成功展示了視覺語言模型轉(zhuǎn)化為視覺語言動(dòng)作模型的潛力,為構(gòu)建通用實(shí)體機(jī)器人提供了前景。
論文地址:https://robotics-transformer2.github.io/assets/rt2.pdf
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