Google учит роботов нейросетью Robotic Transformer Это вторая версия системы
![<i>Google </i>учит роботов нейросетью <i>Robotic </i><i>Transformer</i>](https://s.digitalocean.ru/upload/1690820252_64c28b81ad5efcad99aca86f.jpg)
Ранняя версия RT-1 использовалась для обучения Everyday Robot более чем 700 задачам — система включала базу данных из 130 тысяч демонстраций, что привело к успешному выполнению заданий в 97% случаев. RT-2 позволяет роботам эффективно переносить концепции, изученные на относительно небольших наборах данных, в различные сценарии.
Это новая версия так называемой модели видения-языка-действия (VLA). Модель учит роботов лучше распознавать визуальные и языковые шаблоны, интерпретировать инструкции и делать выводы о том, какие объекты лучше подходят для запроса. Она обучена на данных из интернета и робототехники, используя достижения исследований в больших языковых моделях и комбинируя их с роботизированными данными.
![](https://s.digitalocean.ru/upload/1690821742_64c28bb0c2c8236e724dc720.jpg)
Уровень эффективности при выполнении новых задач при переходе от RT-1 к RT-2 улучшился с 32% до 62%. RT-2 демонстрирует улучшенные возможности обобщения, а также семантическое и визуальное понимание за пределами обучающих данных, пояснили в Google. Система интерпретирует новые команды и реагирует на них путем выполнения элементарных рассуждений.
Здесь мы рассказываем, что такое робот, какие они бывают и где применяются:
Использованные источники: Google
![ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ СОЗДАТЕЛЬ УШЕЛ ИЗ ЖИЗНИ ВИТАЛИЙ ЕЗОПОВ](https://s.digitalocean.ru/627/upload/1723119493_VIT_9227.jpg.webp)