AI发条(aifatiao.com)6月21日 消息:谷歌DeepMind今日发布最新论文,介绍了一种名为“RoboCat”的自我提升机器人AI智能体。它会学习如何操纵各种机械臂以完成任务,并生成新的训练数据来提高自身技术,具备独立学习和快速自我提升的能力。
RoboCat基于谷歌DeepMind的多模态模型Gato,相比其他最先进的模型,学习速度更快,只需要100次演示就可以解决任务,并从自己生成的数据中进行改进。谷歌DeepMind表示,这种能力将有助于加速机器人研究,因为它减少了对人类监督训练的需求,是创造通用机器人的重要一步。
博客地址:https://www.deepmind.com/blog/robocat-a-self-improving-robotic-agent
此前,研究人员已经探索了如何开发能够大规模学习多种任务的机器人,并将对语言模型的理解与辅助机器人的现实世界能力相结合。RoboCat是第一个解决和适应多重任务的智能体,并且是在不同的真实机器人之间进行完成的。
随着RoboCat进一步学习新的任务,它将越来越擅长学习更多的新任务。在每个任务学习了500次演示之后,最初版本的RoboCat在以前没见过的任务上只有36%的成功率。但最新版本的RoboCat经过更多样化的任务训练后,在相同任务上的成功率提高了两倍多。
(本文转载自站长之家)
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