谷歌近期推出了首个支持离线操作的视觉定位与导航系统(VLA)模型,该系统让机器人在无网络连接的情况下仍能精确执行任务。这一技术突破引起了科技领域的广泛关注。随着VLA模型的持续改进,它正在为机器人控制领域带来一场显著的变革。
谷歌首发离线VLA模型
几周前,谷歌实现了显著突破,成功发布了首个支持离线操作功能的VLA模型。这一模型使得机器人在无网络支持的环境中也能精确完成任务,显著增强了机器人在实际应用场景中的实用性。该模型巧妙地将“快速系统”与“缓慢系统”相结合,有效解决了操作效率与推理能力难以协调的问题,为技术的未来发展打下了稳固的基础。
端到端VLA大模型思路
端到端VLA大模型是目前最契合第一性原理的解题策略。该模型与传统对话式AI有明显的差异,它通过统一的架构融合了多种模态信息,实现了从感知到动作的“端到端闭环控制”。同时,该模型首次将“预训练+微调”这一技术范式引入机器人控制领域,促进了VLA模型在后续阶段的创新与发展。
PaLM - E与RT - 2的贡献
在视觉问答这一开放领域,PaLM-E模型实现了显著的进展,并对当前的最佳性能标准进行了刷新。该模型成功地将互联网级别的语义知识应用于机器人控制领域。此外,它还为多模态模型的设计贡献了重要的方法论指导。此外,RT-2模型在技术创新领域实现了突破,它将机器人的动作分解为文本标记token,并将这一步骤与视觉语言数据相结合进行训练。这一成就标志着视觉语言联合动作(VLA)这一范式已正式得到确认。
RoboMamba的突破
RoboMamba整合了视觉编码技术,并与Mamba大型模型形成互补,大幅提升了视觉常识理解和专项推理的能力。在模拟与实际场景中,其推理速度均超越了主流模型的三倍。这一创新性成就,对于攻克视觉语言分析实时性难题具有重要意义。此外,这也标志着在寻找Transformer替代技术的过程中,成功实现了具有里程碑意义的进展。
OpenVLA的优势
OpenVLA的参数量达到了七亿级别,其基础架构基于Llama 2,并且集成了多样化的视觉处理功能,已经完成了在多个机器人教学数据集上的前期训练。系统采用了“流匹配与预训练语义模型”的架构设计,为高自由度的连续控制场景带来了创新的解决方案,同时显著增强了其在任务执行和环境适应方面的广泛适用性。
中国团队的创新
在这一系列引人瞩目的成就中,中国团队扮演了核心角色。他们肩负起研发工作的主导任务,成功解决了在复杂环境下如何实现鲁棒性与泛化能力平衡的难题。此外,他们还成功将双系统VLA理念引入人形机器人领域,这一创新举措极大地推动了通用型人形机器人智能体的研发进程。
我对VLA模型未来发展趋势充满期待,希望能够阅读到您深入的专业解读,恳请您在评论区发表您的见解。同时,请不要忘记为这篇文章点赞,并主动分享,以此增进其传播范围和影响力。