當大模型與機器人相遇，便誕生了具有自我進化能力的智能體機器人。元宇宙與碳中和研究院。你是否想象過一個能夠在不同的機器臂上執行各種任務而無需人類幹預的機器人？DeepMind最新研究的成果，讓這一想法成為了現實。他們研發出一種基于Gato多模态模型的智能體RoboCat，具備處理語言、圖像和動作等多種能力，可在模拟和實體環境中工作。RoboCat是首個能夠在不同真實機器人上解決和适應多個任務的智能體。它能夠應對各種挑戰，如抓取、堆疊插入等，還能根據任務的難度和複雜度自行調整政策。RoboCat是如何學習這些技能的呢？RoboCat采用元學習meta-learning方法，能夠從大量資料中快速學習新任務。RoboCat僅需觀看一百個左右的示範視訊就能學會新任務，并且通過自己生成的資料不斷提升技術水準。RoboCat有何優勢？
·首先，相比其他最先進的模型，RoboCat學習速度更快，因為它可以利用已有的資料加速新任務的學習；
·其次，RoboCat減少了對人類監督訓練的需求，因為它能夠通過自己生成的資料提高表現；
·最後，RoboCat是建立通用機器人的重要一步，因為它能夠在不同的機器人臂上執行各種任務，而無需針對每個機器人進行特定的程式設計。
·RoboCat是一個能夠自我提升的機器人智能體，它能夠在不同的機器人臂上執行各種任務，并通過自己生成的資料不斷提升技術水準。
這項研究展現了DeepMind在機器人領域的突破性進展，為未來建立更智能、更靈活的機器人奠定了堅實基礎。
