El nuevo modelo de control de robots de DeepMind y Stanford sigue instrucciones esquemáticas

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Reciente avances dentro lengua Y visión modelos haber Ayuda hacer excelente progreso dentro crear robótica sistemas eso puede seguir instrucciones desde texto descripción O fotos. Sin embargo, allá están límites tiene Qué lengua- Y basado en imagen instrucciones puede lograr.

A nuevo estudiar por investigadores tiene stanford Universidad Y Google mente profunda sugiere utilizando bosquejo como instrucciones para robots. Bosquejo haber rico espacial información tiene Ayuda EL robot llevar afuera Es Tareas sin obtener confundido por EL desorden de realista fotos O EL ambigüedad de natural lengua instrucciones.

EL investigadores creado RT-boceto, A modelo eso usos bosquejo tiene control robots. Él llevado a cabo seguro por con lengua- Y condicionado por la imagen agentes dentro normal términos Y supera a ellos dentro situaciones O lengua Y imagen objetivos otoño en resumen.

Entonces que lengua Este A intuitivo camino tiene especificar objetivos, Él puede volverse inconveniente Cuando EL Mancha necesita preciso manejo, semejante como colocación objetos dentro específico provisiones.

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Seguro EL otro mano, fotos están eficaz tiene representante EL deseado objetivo de EL robot dentro completo detalle. Sin embargo, acceder tiene A objetivo imagen Este frecuentemente imposible, Y A pregrabado objetivo imagen puede haber también mucho detalles. Entonces, A modelo cualificado seguro objetivo fotos podría sobreajuste tiene Es capacitación datos Y no estar capaz tiene generalizar Es capacidades tiene otro entornos.

"EL original idea de acondicionamiento seguro bosquejo de hecho provenir desde pronto reflexión a proposito cómo Nosotros podría permitir A robot tiene interpretar asamblea manuales, semejante como Ikea muebles diagramas, Y llevar a cabo EL necesario manejo," Priya sundaresano, Doctorado alumno tiene stanford Universidad Y dirigir autor de EL papel, dicho VentureBeat. "Lengua Este frecuentemente extremadamente ambiguo para estos tipos de espacialmente preciso Tareas, Y A imagen de EL deseado escena Este no disponible de antemano."

EL equipo decidido tiene usar bosquejo como ellos están mínimo, fácil tiene recolectar, Y rico con información. Seguro EL A mano, bosquejo proporcionar espacial información eso sería estar duro tiene expresar dentro natural lengua instrucciones. Seguro EL otro, bosquejo puede proporcionar específico detalles de deseado espacial preparativos sin necesitar tiene preservar a nivel de píxel detalles como dentro A imagen. TIENE EL incluso tiempo, ellos puede Ayuda modelos aprender tiene decir cual objetos están importante tiene EL Mancha, cual resultados dentro Más generalizable habilidades.

"Nosotros ver bosquejo como A Da un paso Piedra hacia Más práctico pero expresivo modales para humanos tiene especificar objetivos tiene robots, " sundaresano dijo.

RT-boceto Este A de mucho nuevo robótica sistemas eso usar transformadores, EL profundo aprendiendo arquitectura usado dentro grande lengua modelos (LLM). RT-boceto Este base seguro Robótica Transformador 1 (RT-1), A modelo desarrollado por mente profunda eso acepta lan...