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AutoRT: 机器人代理大规模编排的体现模型
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过在互联网数据上训练视觉语言模型，将其融入机器人控制，提高泛化能力和语义推理。RT-2在训练中获得新能力，包括对新对象的泛化、解释不在训练数据中的命令和初步推理用户指令。RT-2还可进行多阶段的语义推理。
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关键要点
- 通过互联网数据训练视觉语言模型，提高机器人控制的泛化能力和语义推理。
- 提出了一种将行动表现为文本标记的简单通用方法，实现单一端到端训练模型。
- 模型被称为视觉语言行动模型（VLA），以RT-2为例进行实例化。
- RT-2在训练中获得新能力，包括对新对象的泛化、解释不在训练数据中的命令和初步推理用户指令。
- RT-2能够进行多阶段的语义推理，例如找到非正式锤子使用的物体或适合疲劳人群的饮料类型。
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