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原標題：伯克利團隊發(fā)布最新論文！用訓練GPT的方法訓練人形機器人｜甲子光年
關鍵字：報告,機器人,人形,模型,軌跡
文章來源：甲子光年
內(nèi)容字數(shù)：10315字

內(nèi)容摘要：

Scaling law“統(tǒng)一”人形機器人？作者｜劉楊楠
編輯｜趙健
一臺人形機器人在人行道、混凝土、瀝青、廣場和沙路上“散步”，這不是科幻電影的場景，而是已經(jīng)發(fā)生在舊金山街頭的真實。這一人形機器人項目也引起了Sora團隊的注意。
“不可思議的成果！”Sora負責人之一Bill Peebles在 X 轉(zhuǎn)發(fā)了這條內(nèi)容，難掩驚訝。另一位核心作者Tim Brooks也評論道：“Ilija Radosavovic的驚人成果把AI帶入了真實世界。”Ilija Radosavovic（伊利亞·拉多薩沃維奇）是該人形機器人項目的負責人之一，他是加州大學伯克利分校博士生，曾在Meta的AI實驗室FAIR做研究工程師。
這篇論文名為《Humanoid Locomotion as Next Token Prediction》。Ilija Radosavovic表示，論文的核心思想，就是把OpenAI訓練ChatGPT時所用到的“預測下一個token”的思路，用在人形機器人的控制中。
這被稱為“自回歸生成式”路線，最大的特色是可以根據(jù)“Scaling Law”——擴大模型的參數(shù)、數(shù)據(jù)、算力來提升模型的

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文章來源：甲子光年
作者微信：jazzyear
作者簡介：甲子光年是一家科技智庫，包含智庫、社群、企業(yè)服務版塊，立足中國科技創(chuàng)新前沿陣地，動態(tài)跟蹤頭部科技企業(yè)發(fā)展和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)升級案例，推動人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、新能源、新材料、信息安全、大健康等科技創(chuàng)新在產(chǎn)業(yè)中的應用與落地。