谷歌DeepMind機(jī)器人成果三！兩大能力全提升，數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)可同時管理20個機(jī)器人

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原標(biāo)題：谷歌DeepMind機(jī)器人成果三！兩大能力全提升，數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)可同時管理20個機(jī)器人
關(guān)鍵字：機(jī)器人,任務(wù),模型,速度,數(shù)據(jù)
文章來源：量子位
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內(nèi)容摘要：

豐色 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI幾乎是和斯坦福“炒蝦洗碗”機(jī)器人同一時間，谷歌DeepMind也發(fā)布了最新具身智能成果。
并且是三：
先是一個主打提高決策速度的新模型，讓機(jī)器人的操作速度（相比原來的Robotics Transformer）提高了14%——快的同時，質(zhì)量也沒有下滑，準(zhǔn)確度還上升了10.6%。
然后再來一個專攻泛化能力的新框架，可以給機(jī)器人創(chuàng)建軌跡提示，讓它面對41項(xiàng)從未見過的任務(wù)，取得了63%的成功率。
別小看這個數(shù)組，對比之前的29%，進(jìn)步可謂相當(dāng)大。
最后是一個機(jī)器人數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)，可以一次管理20個機(jī)器人，目前已從它們的活動中收集了77000次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，它們將幫助谷歌更好地完成后續(xù)訓(xùn)練工作。
那么，這三個成果具體是什么樣？我們一個一個來看。
機(jī)器人日常化第一步：沒見過的任務(wù)也能直接做谷歌認(rèn)為，要生產(chǎn)出真正可進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界的機(jī)器人，必須要解決兩個基本挑戰(zhàn)：
1、新任務(wù)推廣能力
2、提高決策速度
本次三的前兩項(xiàng)成果就主要在這兩大領(lǐng)域作出改進(jìn)，且都建立在谷歌的基礎(chǔ)機(jī)器人模型Robotics Transformer（簡稱RT）之上。
首先來看第一

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關(guān)注科技行業(yè)新突破