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字節跳動發布 GR-2 機器人 AI 大模型:任務平均完成率 97.7%,模擬人類學習處理復雜任務

來源: 責編: 時間:2024-10-16 15:25:09 533觀看
導讀 10 月 10 日消息,字節跳動研究團隊最新推出了第二代機器人大模型 GR-2(Generative Robot2.0),其亮點在于創新構建“機器人嬰兒期”學習階段,模仿人類成長學習復雜任務,具備卓越的泛化能力和多任務通用性。GR-2 模型

10 月 10 日消息,字節跳動研究團隊最新推出了第二代機器人大模型 GR-2(Generative Robot2.0),其亮點在于創新構建“機器人嬰兒期”學習階段,模仿人類成長學習復雜任務,具備卓越的泛化能力和多任務通用性。sl528資訊網——每日最新資訊28at.com

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GR-2 模型和其它很多 AI 模型一樣,包括預訓練和微調兩個過程。sl528資訊網——每日最新資訊28at.com

在預訓練階段,GR-2“觀看”了多達 3800 萬個來自各類公開數據集的互聯網視頻以及 500 億個 tokens,涵蓋了家庭、戶外、辦公室等多種日常場景,讓 GR-2 具備在后續策略學習中跨越廣泛機器人任務和環境的泛化能力。sl528資訊網——每日最新資訊28at.com

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在微調階段,團隊使用機器人軌跡微調了視頻生成和動作預測,展現出卓越的多任務學習能力,在超過 100 個任務中實現了平均成功率 97.7%。sl528資訊網——每日最新資訊28at.com

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此外,GR-2 在新穎、之前未見的場景中表現出色的泛化能力,包括新的背景、環境、物體和任務。sl528資訊網——每日最新資訊28at.com

附上參考地址sl528資訊網——每日最新資訊28at.com

GR-2: A Generative Video-Language-Action Model with Web-Scale Knowledge for Robot Manipulationsl528資訊網——每日最新資訊28at.com

字節跳動推機器人大模型 GR-2 展現智能自主操作新高度sl528資訊網——每日最新資訊28at.com

GR-2 登場!ByteDance Research 提出機器人大模型,具備世界建模和強大泛化能力sl528資訊網——每日最新資訊28at.com

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