rt-2抛弃了rt-1的设计，采用了利用网络上海量图文数据预训练出的图文模型，这些模型的规模可以最大达到55b的参数量，远远超过rt-1的35m的规模。

2024年4月15日 · RT-1是一个由Google开发的机器人学习模型，专注于提升机器人在真实世界任务中的泛化和实时控制能力。它结合了高效的Transformer架构和大规模数据集，能够处理多样化的任务并适应新环境。

2024年12月13日 · RT-1是一个为机器人控制设计的高效Transformer架构，而RT-2是基于视觉-语言模型（VLM）的大规模模型，能够将动作表示为自然语言标记。 数据格式统一：为了处理不同机器人的观察和动作空间的差异，研究者们采用了粗略对齐的动作和观察空间，使得模型可以在不 ...

2024年1月31日 · 在该数据集的基础之上，基于模仿学习中行为克隆学习范式，把 Transformer 应用机器人的操纵任务上，提出了 RT-1模型。 2023年 Google 的 DeepMind 团队基于互联网上数据训练视觉-语言模型 (VLM)，使其能够学习到更多关于视觉和语 言之间映射关系的知识后，在机器人操纵任务上微调，提出了 RT-2 。 接下来，分别对 RT-1 与 RT-2 介绍。 RT-1. 高效的机器人多任务学习需要高容量模型。 虽然 Transformer 在自然语言处理与计算机视觉领域展现出惊人 …

作者提出了一种称为 RT-1 （Robotics Transformer 1） 的新型架构，它通过将高维输入和输出（包括图像、指令和电机指令）编码为tokens表示以供 Transformer 使用，允许在运行时进行高效推理，使实时控制成为可能。

提出了Robotics Transformer RT-1，在多任务演示中的大数据集上进行训练，展示了它如何泛化到新任务上的，应对环境变化时如何具有鲁棒性，如何能够执行long-horizon指令

2024年1月31日 · 因此，作者们提出了一个机器人Transformer ，被称为RT-1，它可以把相机图片、指令与电动机命令作为输入，即可对高维的输入与输出进行编码。RT-1 的架构、数据集、以及评估概览，可见图1所示。

2022年12月13日 · RT-1可以以97%的成功率执行700多个训练指令，并且可以推广到新任务、干扰源和背景; RT-1可以结合来自模拟甚至其他机器人类型的数据，保留原始任务的性能并提高对新场景的泛化; We aim to learn robot policies to solve language-conditioned tasks from vision. 方法

NPSN: P9998065: Nama: PKBM ASSHIFATY : Status Sekolah: SWASTA: Alamat Jalan: Kp.Cipete Ds.Sukajadi Kec.Kragilan Kab.Serang RT 2RW 1: Desa/Kelurahan: Sukajadi: Kecamatan

This paper introduces an elementary multi-port memory design which can perform either dual-read or a single-write operation (2R/1W) by efficiently combining the 6 Transistor (6T) sin...