GR-2登场！ByteDance Research提出机器人大模型

字节跳动研究团队推出了GR-2，这是一款具有强大泛化能力和世界建模能力的突破性机器人模型。GR-2通过在3800万个互联网视频剪辑上的训练，学习了各种动态和行为模式。该模型能够准确预测动作轨迹并生成视频。GR-2的可扩展性使其能够处理复杂任务并适应新环境，在105个不同的桌面任务中取得了高成功率，展示了其在多任务学习中的多才多艺。此外，GR-2与大型语言模型结合，完成复杂任务并与人类互动的潜力标志着该领域的显著进步。其处理环境干扰和挑战性物体操作的能力，如处理透明或反光物品，进一步突显了其实际应用。尽管经过了广泛的预训练，GR-2的开发人员承认需要更多多样化的真实世界动作数据来提高其性能。该模型仍处于早期开发阶段，但它代表着智能代理在实际应用中迈出的一大步。- ByteDance Research发布了第二代机器人大模型GR-2，具备世界建模和强大泛化能力。 - GR-2通过预训练在互联网视频片段上学习，具备学习多种操作任务和在多种环境中泛化的潜能。 - GR-2通过微调在机器人轨迹数据上预测动作轨迹并生成视频，具备优秀的动作预测能力。 - 扩大模型规模可以解锁机器人更多的潜能，使其在多任务学习和适应新环境方面更加得心应手。 - GR-2能够完成105项不同的桌面任务，平均成功率高达97.7%。 - GR-2能够与大语言模型相结合，完成复杂的长任务，并与人类进行互动。 - GR-2能够鲁棒地处理环境中的干扰，并通过适应变化的环境成功完成任务。 - GR-2能够端到端地完成两个货箱之间的物体拣选，具备在工业领域和仓储场景的潜力。 - GR-2能够准确抓取透明物体、反光物体、柔软物体等具有挑战性的物体。 - GR-2在未曾见过的场景和物体上也有着出色的表现。 - GR-2在互联网视频上接受了大规模的预训练，但仍有进步空间。