机器人技术的未来：可以采取行动的聊天机器人！
协变公司，一家专注于机器人技术的初创企业，正在测试一款类似ChatGPT风格的聊天机器人，以便操作机器臂，从而研发出在现实世界中更有用的机器人
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帮助AI聊天机器人多点手、多点臂
能够有效沟通并与人类互动的机器人一直是未来的诱人愿景。然而，编程机器人执行复杂任务超出有限一组杂物的范围一直是一个巨大的挑战。直到现在… 👾
Peter Chen，著名机器人软件公司 Covariant 的首席执行官，最近展示了一款具有操纵物理物体能力的突破性聊天机器人。想象一下，询问一个聊天机器人展示其面前的托盘，它不仅描述物品，还可以借助机械臂拾起并移动它们。很酷，对吧？🤖
这款动手能力的聊天机器人是朝着赋予机器人类似 ChatGPT 程序中我们所看到的灵活能力的创新步伐迈出的一步。它代表了AI驱动的机器人的光明未来，能够做的不仅仅是单调的任务。“基础模型是机器人技术的未来，” Chen 宣称，指的是为特定领域调整大规模、通用的机器学习模型。Covariant 令人印象深刻的聊天机器人，由他们的 Robot Foundation Model (RFM-1) 提供支持，无疑是一个例外。
RFM-1 不仅接受了大量文本的训练，比如其坚实的伙伴 ChatGPT 和 Google 的 Gemini，还收集了来自数千万例机器人在物理世界中运动的视频和硬件控制数据。这种组合使得 RFM-1 能够无缝地将语言与行动联系起来。😮
这个模型不仅仅局限于语言熟练。它可以生成演示机器人完成各种任务的视频。例如，它可以向您展示机器人应该如何从杂乱的箱子中抓取物体。“有点让人难以置信，”Chen 说。而且他说得对！🤯
但这还不是全部。RFM-1 甚至展示了可以控制并非专门训练的硬件的能力。在未来，这意味着一个单一的通用模型可以运行一个类似人形机器人。Covariant 的联合创始人兼首席科学家 Pieter Abbeel 认为，通过进一步的训练，RFM-1 可能可以使机器人像特斯拉使用车辆数据训练自动驾驶算法一样流利地执行一系列任务。机会是无限的！🚀
成立于2017年的 Covariant 目前销售软件，使机器人能够从仓库的箱子中取出物品。然而，有了类似 RFM-1 这样的模型，它们可能可以扩展机器人的功能，以更顺畅地适应新任务。许多机器人技术专家，包括 Abbeel 和他的同事，在 ChatGPT 和类似程序背后的语言模型中看到了潜在的机器人革命催化剂 🤖。
当然，这样雄心勃勃的项目会带来挑战。一个主要障碍是缺乏能够像文本和图像那样轻松访问的培训机器人所需的数据。麻省理工学院专门从事AI和机器人领域的教授 Pulkit Agrawal 强调了为机器人生成培训数据的必要性。这可以包括收集人类执行任务的视频或创建以机器人为特色的模拟。例如，Google DeepMind 就是利用这种方法为机器人开发了人工智能模型（RT-2）和数据集（RT-X）。
Covariant 自其与客户合作中获取的令人印象深刻的机器人臂数据，无疑是有用的。然而，目前它仅限于特定仓库任务。为了实现更普遍的机器人功能，必须收集更广泛的数据。需要多少数据以及如何有效收集数据是研究人员正在努力解决的问题。
Covariant 工作的一个令人着迷的方面是它增强了AI模型对物理世界的理解能力。Abbeel 指出，与 OpenAI 的逼真视频模型 Sora 相比，RFM-1 展示了对真实世界的限制和可能性更好的把握。这是迈向虚拟模拟与物理行动之间的差距的重要一步。
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