学术前沿

RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale

Google DeepMind和Google Robotics联合发表的论文,提出RT-1(Robotics Transformer),通过大规模真实机器人数据训练的Transformer模型实现机器人控制。该方法在13万台真实机器人操作数据上训练,能够执行700多种任务,包括抓取、放置、打开抽屉等,是具身智能和VLA模型领域的里程碑式进展。arXiv:2212.06817。

论文

主体信息

Google DeepMind和Google Robotics联合发表的论文,提出RT-1(Robotics Transformer),通过大规模真实机器人数据训练的Transformer模型实现机器人控制。该方法在13万台真实机器人操作数据上训练,能够执行700多种任务,包括抓取、放置、打开抽屉等,是具身智能和VLA模型领域的里程碑式进展。arXiv:2212.06817。