我们知道，在掌握了网络中的语言和图像之后，大模型终究要走进现实世界，「具身智能」应该是下一步发展的方向。把大模型接入机器人，用简单的自然语言代替复杂指令形成具体行动规划，且无需额外数据和训练，这个愿景看起来很美好，但似乎也有些遥远。毕竟机器人领域，难是出了名的。然而 AI 的进化速度比我们想象得还要快。

　　上周五，谷歌 DeepMind 宣布推出 RT-2：全球第一个控制机器人的视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型。现在不再用复杂指令，机器人也能直接像 ChatGPT 一样操纵了。给机器人发命令，从没这么简单过。

　　RT-2 到达了怎样的智能化程度？

加载了RT-2多任务模型的机械臂可以直接听从人类的语言指令做出反应。比如命令它“捡起已灭绝的动物”，机械臂就能从狮子、鲸鱼、恐龙这三个塑料玩具中准确选择恐龙； 在此之前，机器人无法可靠地理解它们从未见过的物体，更无法做把「灭绝动物」到「塑料恐龙玩偶」联系起来这种有关推理的事。

　　命令它将香蕉放到2 1的总和的位置，机械臂就能准确将香蕉放置在数字3的位置；RT-2 架构及训练过程

其实早在去年，谷歌就曾推出过 RT-1 版本的机器人，只需要一个单一的预训练模型，RT-1 就能从不同的感官输入（如视觉、文本等）中生成指令，从而执行多种任务。

　　作为预训练模型，要想构建得好自然需要大量用于自监督学习的数据。RT-2 建立在 RT-1 的基础上，并且使用了 RT-1 的演示数据，这些数据是由 13 个机器人在办公室、厨房环境中收集的，历时 17 个月。

前面我们已经提到 RT-2 建立在 VLM 基础之上，其中 VLM模型已经在 Web 规模的数据上训练完成，可用来执行诸如视觉问答、图像字幕生成或物体识别等任务。此外，研究人员还对先前提出的两个 VLM 模型 PaLI-X（Pathways Language and Image model）和 PaLM-E（Pathways Language model Embodied）进行了适应性调整，当做 RT-2 的主干，并将这些模型的视觉 - 语言 - 动作版本称为 RT-2-PaLI-X 以RT-2-PaLM-E 。为了使视觉 - 语言模型能够控制机器人，还差对动作控制这一步。该研究采用了非常简单的方法：他们将机器人动作表示为另一种语言，即文本 token，并与 Web 规模的视觉 - 语言数据集一起进行训练。 对机器人的动作编码基于 Brohan 等人为 RT-1 模型提出的离散化方法。如下图所示，该研究将机器人动作表示为文本字符串，这种字符串可以是机器人动作 token 编号的序列，例如「1 128 91 241 5 101 127 217」。

　　该字符串以一个标志开始，该标志指示机器人是继续还是终止当前情节，然后机器人根据指示改变末端执行器的位置和旋转以及机器人抓手等命令。由于动作被表示为文本字符串，因此机器人执行动作命令就像执行字符串命令一样简单。有了这种表示，我们可以直接对现有的视觉 - 语言模型进行微调，并将其转换为视觉 - 语言 - 动作模型。

　　在推理过程中，文本 token 被分解为机器人动作，从而实现闭环控制。

　　下图表明在四个基准测试上，RT-2 模型优于之前的 RT-1 和视觉预训练 (VC-1) 基线。

　　RT-2 保留了机器人在原始任务上的性能，并提高了机器人在以前未见过场景中的性能，从 RT-1 的 32% 提高到 62%。

花粉社群VIP加油站