当大模型与机器人相遇，便诞生了具有自我进化能力的智能体机器人。元宇宙与碳中和研究院。你是否想象过一个能够在不同的机器臂上执行各种任务而无需人类干预的机器人？DeepMind最新研究的成果，让这一想法成为了现实。他们研发出一种基于Gato多模态模型的智能体RoboCat，具备处理语言、图像和动作等多种能力，可在模拟和物理环境中工作。RoboCat是首个能够在不同真实机器人上解决和适应多个任务的智能体。它能够应对各种挑战，如抓取、堆叠插入等，还能根据任务的难度和复杂度自行调整策略。RoboCat是如何学习这些技能的呢？RoboCat采用元学习meta-learning方法，能够从大量数据中快速学习新任务。RoboCat仅需观看一百个左右的演示视频就能学会新任务，并且通过自己生成的数据不断提升技术水平。RoboCat有何优势？
·首先，相比其他最先进的模型，RoboCat学习速度更快，因为它可以利用已有的数据加速新任务的学习；
·其次，RoboCat减少了对人类监督训练的需求，因为它能够通过自己生成的数据提高表现；
·最后，RoboCat是创建通用机器人的重要一步，因为它能够在不同的机器人臂上执行各种任务，而无需针对每个机器人进行特定的编程。
·RoboCat是一个能够自我提升的机器人智能体，它能够在不同的机器人臂上执行各种任务，并通过自己生成的数据不断提升技术水平。
这项研究展现了DeepMind在机器人领域的突破性进展，为未来创建更智能、更灵活的机器人奠定了坚实基础。
