(資料圖)
當(dāng)?shù)貢r間周五，谷歌公司發(fā)布新的機器人模型Robotics Transformer 2（RT-2），搭載了大語言模型的最新進展，且能幫助訓(xùn)練機器人理解扔垃圾等任務(wù)。
RT-2是一種“視覺-語言-行動”模型，可以通過在網(wǎng)絡(luò)上投喂信息和圖像，訓(xùn)練機器人執(zhí)行響應(yīng)的動作。這使得機器人變得更加聰明，并賦予它們新的理解和解決問題的能力。
例如，如果希望以前的系統(tǒng)能夠扔掉垃圾，必須明確地訓(xùn)練它們能夠識別垃圾，以及撿起并扔掉垃圾。RT-2則能夠從大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)移知識，它已經(jīng)知道什么是垃圾，并且可以在沒有明確訓(xùn)練的情況下識別垃圾。
谷歌宣稱，相比以往第一個版本，新的模型讓機器人的性能幾乎翻倍，準(zhǔn)確率從32%提升至62%。
谷歌DeepMind的機器人主管Vincent Vanhoucke說：“由于生成式AI的爆火，我們不得不重新考慮整個研究計劃。之前做的很多事情都已經(jīng)完全失效了。”
加州大學(xué)伯克利分校的機器人領(lǐng)域教授Ken Goldberg表示，機器人的靈巧程度仍達不到人類的水平，在一些基本任務(wù)上也表現(xiàn)不佳，但谷歌利用人工智能語言模型賦予機器人新的推理和即興創(chuàng)作技能，這是一個有希望的突破。
責(zé)任編輯：李楠
分享到：版權(quán)聲明：凡注明來源“流媒體網(wǎng)”的文章，版權(quán)均屬流媒體網(wǎng)所有，轉(zhuǎn)載需注明出處。非本站出處的文章為轉(zhuǎn)載，觀點供業(yè)內(nèi)參考，不代表本站觀點。文中圖片均來源于網(wǎng)絡(luò)收集整理，僅供學(xué)習(xí)交流，版權(quán)歸原作者所有。如涉及侵權(quán)，請及時聯(lián)系我們刪除!關(guān)鍵詞：
責(zé)任編輯：QL0009
