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具身智能新突破:Google RT-2让机器人看懂世界并干活
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作者:
厦门网络
时间:
昨天 15:01
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具身智能新突破:Google RT-2让机器人看懂世界并干活
兄弟们,今天聊个硬核话题——具身智能(Embodied AI)。Google DeepMind刚放出的RT-2模型,直接把机器人带进新阶段。
**先上干货:** RT-2是个视觉-语言-动作(VLA)大模型,基于PaLI-X和PaLM-E,把互联网上的图像+文本数据直接映射机器人动作。简单说,以前机器人需要人工写规则“看到杯子就抓”,现在它能理解“把垃圾扔进桶”这种抽象指令。
**关键数据:** 在617个真实世界任务测试中,RT-2比之前最好的RT-1模型表现提升62%。更牛的是,它学会了“泛化”——没训练过的场景,比如“把香蕉放到蓝色盘子上”,成功率也达70%+。这靠的是模型从2000+小时机器人数据和海量互联网数据中学习了“物理常识”。
**技术细节:** RT-2把动作表示成“token”(类似语言中的词),和视觉、文本一起训练。输出是离散化的机器人关节角度,所以能直接控制机械臂。而且它用CoT(思维链)推理,比如看到“脏盘子”,先推理“需要清洗”,再规划动作。
**实用价值:** 这意味着未来家庭机器人不用预设场景,你一句“把桌上的书放到书架第二层”,它就能自己理解并执行。虽然目前还受限于硬件成本和实时性,但这条路基本证明“大模型+物理世界”可行。
社区里已经有小伙伴在复现简化版了,建议关注GitHub上的openvla项目,开源实现,适合动手党。
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