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DeepMind，著名的AI研究实验室，推出了名为RoboCat的AI模型，能够使用各种机械臂模型执行各种复杂任务。与之前的模型不同，RoboCat以其能够解决多个任务并无缝适应不同实际机器人的能力而脱颖而出。让我们深入探讨这一非凡成就并探索RoboCat如何改变机器人领域。 还阅读：亚马逊的秘密家用AI机器人可以做任何事情甚至更多 多才多艺的RoboCat：机器人智能的跨越 DeepMind的突破性AI模型RoboCat在机器人领域展示了前所未有的多样性。正如DeepMind的研究科学家Alex Lee所说，RoboCat是一个单一的大型模型，能够处理多个真实机器人实体的多样任务。这意味着该模型能够快速适应新任务和不同的机器人配置。这标志着机器人领域的重要里程碑。 还阅读：机械臂加持的人类蜘蛛侠——Jizai Arms 从文本到机器人：Gato的启示 RoboCat受到GATO的启发，后者是DeepMind开发的另一个AI模型。GATO具有分析和响应文本、图像和事件的非凡能力。通过利用这一概念，DeepMind的研究人员对大量数据集进行了RoboCat的培训。这包括从模拟和现实机器人环境中收集的图像和动作数据。 训练强大的RoboCat 为了训练RoboCat，DeepMind团队收集了100-1,000个人控制机械臂执行各种任务的演示。这些演示为在特定任务上对模型进行微调、创建专门的“分支”模型奠定了基础。每个分支模型都经过了严格的实践，平均进行了10,000次迭代。 还阅读：世界首台AI动力机械臂：你需要了解的一切 突破极限：释放RoboCat的潜力 RoboCat的最终版本在模拟和真实世界情况下，已经接受了令人印象深刻的253项任务的训练，并对这些任务的141个变体进行了基准测试。DeepMind报告称，该模型成功地学会了观察1,000个人控制演示后如何操作不同的机械臂，持续数小时。然而，不同任务的成功率差别很大，从13％到99％不等，演示数量是一个决定性因素。 还阅读：Alphabet推出Flowstate：面向所有人的机器人应用开发平台 开启新局面：重新定义机器人技术 尽管成功率各不相同，DeepMind认为RoboCat有潜力降低解决机器人新任务的障碍。Alex Lee解释说，即使对于新任务的演示数量有限，RoboCat也可以进行微调并生成额外的数据以进一步提高其性能。最终目标是将教RoboCat学习新任务所需的演示数量减少到不到10个，这可能会彻底改变机器人领域。 也阅读：Sanctuary AI的Phoenix机器人和特斯拉的最新推出：Optimus！ 我们的看法 DeepMind的RoboCat在机器人领域取得了重大突破。它展示了单一AI模型在多个任务和不同机器人实体上适应和表现的能力。通过利用其对大量数据集的培训并利用微调的力量，RoboCat为未来的发展奠定了基础。RoboCat有可能简化教授机器人新任务的过程，这可能会开创一个新的创新时代。随着RoboCat为未来铺平道路，令人兴奋的时代即将到来，机器人可以在最小的人为干预下无缝适应和学习。