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π0.6微调结果:完成机器人的奥林匹克挑战 我们对任务难度的预期”与“机器实际处理难度”之间的错位,被称为莫拉维克悖论。 对于机器来说,下棋、解数学题或规划拥堵路段的最短路径等看似困难的问题其实是“容易”的;而像捡起棋子、写字、抹花生酱三明治或洗碗等对人类来说轻而易举的事,却构成了极其艰巨的挑战。 为了强调这一悖论,本吉·霍尔森(Benjie Holson)在最近的一篇博文中提出了一系列“机器人奥运会”挑战任务,包括抹花生酱、洗油腻的平底锅、插钥匙开锁以及把袜子翻面等看似简单的日常行为。 这些挑战任务在认知要求上可能不如数学奥赛题,但机器人专家认为,它们对自主机器人构成了巨大的挑战。 我们想看看,仅通过对基于π0.6的最新模型进行微调,能解决多少这类任务。 这是对通用能力的一次极佳测试:这些任务并非由我们挑选,它们测试了多种操控能力,且此前从未在机器人系统中实现过。 目前,我们已经能在 5 个拟定类别中的 3 个类别里展示出“金牌级”任务的初步解决方案,其他 2 个类别也达到了“银牌级”。 我们未能解决的两个金牌任务是因为机器人的硬件结构限制而无法物理实现,不过其中一个可以通过小幅改进(使用金属工具)来解决。 我们完成这一切仅仅是微调了我们的最新模型。这并不是一个专门的研究项目,大部分工作只是为每个任务收集数据(大多数任务的数据收集时间不足 9 小时)。 #具身智能 #机器人 #具身纪元 #春晚机器人 #VLA
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