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字節(jié)跳動(dòng)發(fā)布 GR-2 機(jī)器人 AI 大模型：任務(wù)平均完成率 97.7%，模擬人類學(xué)習(xí)處理復(fù)雜任務(wù)

來(lái)源：責(zé)編：時(shí)間：2024-10-12 07:49:36 86觀看

導(dǎo)讀 10 月 10 日消息，字節(jié)跳動(dòng)研究團(tuán)隊(duì)最新推出了第二代機(jī)器人大模型 GR-2（Generative Robot2.0），其亮點(diǎn)在于創(chuàng)新構(gòu)建“機(jī)器人嬰兒期”學(xué)習(xí)階段，模仿人類成長(zhǎng)學(xué)習(xí)復(fù)雜任務(wù)，具備卓越的泛化能力和多任務(wù)通用性。GR-2 模型

10 月 10 日消息，字節(jié)跳動(dòng)研究團(tuán)隊(duì)最新推出了第二代機(jī)器人大模型 GR-2（Generative Robot2.0），其亮點(diǎn)在于創(chuàng)新構(gòu)建“機(jī)器人嬰兒期”學(xué)習(xí)階段，模仿人類成長(zhǎng)學(xué)習(xí)復(fù)雜任務(wù)，具備卓越的泛化能力和多任務(wù)通用性。

GR-2 模型和其它很多 AI 模型一樣，包括預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個(gè)過(guò)程。

在預(yù)訓(xùn)練階段，GR-2“觀看”了多達(dá) 3800 萬(wàn)個(gè)來(lái)自各類公開(kāi)數(shù)據(jù)集的互聯(lián)網(wǎng)視頻以及 500 億個(gè) tokens，涵蓋了家庭、戶外、辦公室等多種日常場(chǎng)景，讓 GR-2 具備在后續(xù)策略學(xué)習(xí)中跨越廣泛機(jī)器人任務(wù)和環(huán)境的泛化能力。

在微調(diào)階段，團(tuán)隊(duì)使用機(jī)器人軌跡微調(diào)了視頻生成和動(dòng)作預(yù)測(cè)，展現(xiàn)出卓越的多任務(wù)學(xué)習(xí)能力，在超過(guò) 100 個(gè)任務(wù)中實(shí)現(xiàn)了平均成功率 97.7%。

此外，GR-2 在新穎、之前未見(jiàn)的場(chǎng)景中表現(xiàn)出色的泛化能力，包括新的背景、環(huán)境、物體和任務(wù)。

附上參考地址

GR-2: A Generative Video-Language-Action Model with Web-Scale Knowledge for Robot Manipulation

字節(jié)跳動(dòng)推機(jī)器人大模型 GR-2 展現(xiàn)智能自主操作新高度

GR-2 登場(chǎng)！ByteDance Research 提出機(jī)器人大模型，具備世界建模和強(qiáng)大泛化能力

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