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一个机器人一次性向所有机器人学习34个实验室联合研究
2024-01-13 14:19阅读(82)
近日加州大学伯克利分校副校长谢尔盖·莱文等研发团队分享了RT-X项目的进展，通过现有的研究致力在未来能够让机器人拥有新技能，可以通过模型微调或者是通过预训
近日加州大学伯克利分校副校长谢尔盖·莱文等研发团队分享了RT-X项目的进展，通过现有的研究致力在未来能够让机器人拥有新技能，可以通过模型微调或者是通过预训练模型就可以实现，不必提前输入文本告诉他应该怎么做。
2023年谷歌加州大学伯利克分校实验室联合另外32个机器人研究室一起开展了RT-X项目，这个项目的最终目的就是开发通用机器人大脑将所有的数据、资源代码全部汇集在一起，研发出通用机器人大脑成利用单一深度神经网络能够控制不同类型的机器人。
众所周知生成式人工智能可以利用互联网上的数据训练大模型，但训练大模型使用的数据并不适用在机器人领域，但互联网领域目前并没有太多关于机器人交互数据，因此机器人在研发方面想要创造一个通用机器人，就需要从机器人的数据中去学习。
机器人的数据是研究人员在实验室环境中为了更好的知晓机器人的表现而得出来的数据，虽然机器人学习算法目前已经取得了巨大的进步，但如果没有更加丰富的机器人数据我们仍然没有办法让机器人能够在实验室之外完成现实社会中的一些基本任务。
基于此要求科学家试图利用现有的多种机器人的数据解决通用机器人的学习问题，创造出一个能够通用的机器人大脑通过深度神经网络在不同机器人的数据上训练，学会让这一个机器人驱动不同外观不同能力不同物理特性的机器人，如果这个想法能够可行将会给机器人学习解锁出来大量的数据集的力量。
研究人员根据目前的研究结果还发现训练出来的机器人模型可以利用其他机器人的经验去提高自己完成任务的可行性。
众所周知生成式人工智能可以利用互联网上的数据训练大模型，但训练大模型使用的数据并不适用在机器人领域，但互联网领域目前并没有太多关于机器人交互数据，因此机器人在研发方面想要创造一个通用机器人，就需要从机器人的数据中去学习。
研究人员根据目前的研究结果还发现训练出来的机器人模型可以利用其他机器人的经验去提高自己完成任务的可行性。
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