10 月 10 日消息，字節(jié)跳動研究團隊最新推出了第二代機器人大模型 GR-2（Generative Robot2.0），其亮點在于創(chuàng)新構建“機器人嬰兒期”學習階段，模仿人類成長學習復雜任務，具備卓越的泛化能力和多任務通用性。
GR-2 模型和其它很多 AI 模型一樣，包括預訓練和微調兩個過程。
在預訓練階段，GR-2“觀看”了多達 3800 萬個來自各類公開數據集的互聯網視頻以及 500 億個 tokens，涵蓋了家庭、戶外、辦公室等多種日常場景，讓 GR-2 具備在后續(xù)策略學習中跨越廣泛機器人任務和環(huán)境的泛化能力。
在微調階段，團隊使用機器人軌跡微調了視頻生成和動作預測，展現出卓越的多任務學習能力，在超過 100 個任務中實現了平均成功率 97.7%。
此外，GR-2 在新穎、之前未見的場景中表現出色的泛化能力，包括新的背景、環(huán)境、物體和任務。
本站內容除特別聲明的原創(chuàng)文章之外，轉載內容只為傳遞更多信息，并不代表本網站贊同其觀點。轉載的所有的文章、圖片、音/視頻文件等資料的版權歸版權所有權人所有。本站采用的非本站原創(chuàng)文章及圖片等內容無法一一聯系確認版權者。如涉及作品內容、版權和其它問題，請及時通過電子郵件或電話通知我們，以便迅速采取適當措施，避免給雙方造成不必要的經濟損失。聯系電話：010-82306118；郵箱：aet@chinaaet.com。