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原標題：谷歌DeepMind機器人成果三！兩大能力全提升，數據收集系統可同時管理20個機器人
關鍵字：機器人,任務,模型,速度,數據
文章來源：量子位
內容字數：5256字

內容摘要：

豐色 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI幾乎是和斯坦福“炒蝦洗碗”機器人同一時間，谷歌DeepMind也發布了最新具身智能成果。
并且是三：
先是一個主打提高決策速度的新模型，讓機器人的操作速度（相比原來的Robotics Transformer）提高了14%——快的同時，質量也沒有下滑，準確度還上升了10.6%。
然后再來一個專攻泛化能力的新框架，可以給機器人創建軌跡提示，讓它面對41項從未見過的任務，取得了63%的成功率。
別小看這個數組，對比之前的29%，進步可謂相當大。
最后是一個機器人數據收集系統，可以一次管理20個機器人，目前已從它們的活動中收集了77000次實驗數據，它們將幫助谷歌更好地完成后續訓練工作。
那么，這三個成果具體是什么樣？我們一個一個來看。
機器人日常化第一步：沒見過的任務也能直接做谷歌認為，要生產出真正可進入現實世界的機器人，必須要解決兩個基本挑戰：
1、新任務推廣能力
2、提高決策速度
本次三的前兩項成果就主要在這兩大領域作出改進，且都建立在谷歌的基礎機器人模型Robotics Transformer（簡稱RT）之上。
首先來看第一

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破