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【香蕉社区】谷歌发布最强具身推理模型Gemini Robotics ER 2:支持连续视频理解与多机器人协作 发布谷歌DeepMind发布博文 神清气朗网

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配图:【香蕉社区】谷歌发布最强具身推理模型Gemini Robotics ER 2:支持连续视频理解与多机器人协作 发布谷歌DeepMind发布博文

新闻导读

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快科技7月31日消息,谷歌昨日,发布谷歌DeepMind发布博文,最强支持宣布推出一款全新的具身、面向机器人的推理人工智能模型,声称可使人形机器人能够协调全身动作。模型香蕉社区

新模型名为Gemini Robotics 2,连续理解其能够让机器人在执行任务时完成行走、视频下蹲、多机操控物体等动作,器人并结合推理能力自主完成任务。协作

谷歌表示,谷歌与此前主要控制机器人上半身动作的发布模型不同,Gemini Robotics 2可以实现对整个人形机器人的最强支持全身控制。

在一段预录演示中,具身色天堂下载DeepMind的新模型操控Apptronik公司的人形机器人Apollo完成了一系列动作,包括穿过房间、拿起洒水壶并将其放到架子上,同时还能避开途中障碍物。

与此同时,DeepMind还发布了另外两款机器人AI模型,它们既可以协同工作,精品日韩也可以独立运行。

其中,Gemini Robotics 2负责将摄像头画面和自然语言指令转换为机器人电机控制指令;而Gemini Robotics ER 2则充当机器人的"推理系统",负责规划多步骤任务,并协调多个机器人共同完成同一目标。

其中Gemini Robotics ER 2模型,是妖精网站谷歌面向机器人的最强具身推理模型。

在功能方面,相比较此前1.6版本,Gemini Robotics ER 2模型通过持续观看视频,机器人现在可以追踪自身的运行进度,在出现问题时进行调整,并准确把握进入下一步的时机。

此外,91馃崙模型还可原生调用Google Search或开发者自定义函数。

在物理智能体方面,在机器人当前处于执行任务状态下,Gemini Robotics ER 2模型可以同步推理后续步骤,以减少传统机器人"停止-思考-再行动"带来的停顿。

该模型接入Gemini Live API的双向流式端点,面向对延迟敏感的日本🈚码机器人任务。

相较Gemini Robotics ER 1.6,ER 2可分析连续视频流,机器人可据此跟踪自身任务进度,在动作出错时调整或重试,并判断何时进入下一步骤。

在任务进度分类测试中,Gemini Robotics ER 2的91美女视频准确率为57.4%,该能力可帮助机器人在不重启整个工作流的情况下修正失败步骤。

在moment-finding时刻寻找(关键时刻定位)测试中,模型需要找出关键事件发生的精确视频帧,例如判断何时停止向杯中倒咖啡。ER 2的准确率为91.3%,平均绝对时间误差为0.96秒。

此外,谷歌还展示了机器人灵巧性的提升。研究人员表示,在测试中,系统完成"拧下灯泡"这一任务的成功率达到92%。

不过,在扎垃圾袋、封好Ziplock密封袋等更加复杂的兽兽门翟凌原版高清版视频百度网盘操作中,成功率仍然相对较低。

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