Sergey Levine ：机器人基础模型将取代其他通用基础模型丨DAI 2024

在DAI 2024的一次开创性演讲中，Sergey Levine介绍了一种30亿参数的通用机器人模型，重新定义了机器人系统的能力。该模型以惊人的50%-100%的成功率在各种任务中脱颖而出，展示了前所未有的泛化水平。这一发展尤为引人注目的地方在于采用了强化学习精炼通用模型（RLDG）方法，显著提升了模型的性能，超越了传统的特定任务模型。此外，推理与强化学习的整合导致了视觉语言行为模型的显著改进，采用“思维链”推理方法将成功率提高了50%以上。这一进步不仅仅停留在理论上；该模型已经成功应用于诸如仪表板组装和电缆布线等复杂任务。对于那些关注机器人技术和人工智能未来的人来说，Levine的工作代表了一次重大飞跃，暗示通用机器人模型可能很快成为该领域的新标准。- Sergey Levine教授介绍了一个集成视觉-语言-动作的33亿参数通用机器人基础模型。 - 该模型通过预训练和任务微调的两个阶段对策略进行训练，实现了从简单物体操作到复杂多阶段任务的泛化能力。 - 在大多数任务上，该模型达到了50%-100%的成功率。 - 机器人基础模型的泛化能力可以超越垂直领域的专业模型。 - 机器人基础模型可以利用大量现实世界经验的具身知识。 - 强化学习方法可以提高机器人基础模型的性能和泛化能力。 - 推理和强化学习可以进一步改进视觉语言动作模型的性能和鲁棒性。 - 通过强化学习训练的机器人可以在现实世界中完成各种任务，包括插入芯片和布线等。 - 强化学习策略比模仿学习策略具有更高的成功率和更快的速度。 - 使用强化学习训练的机器人对外部干扰具有鲁棒性。 - 强化学习训练的机器人可以通过将专门策略整合到通用视觉语言动作模型中来实现更好的泛化能力。 - 使用自主数据进行微调可以提高机器人在特定场景中的性能，并且添加其他场景的数据可以进一步提升性能。 - 在其他领域，如大型语言模型和大型生物医学模型的基础模型训练中，类似的方法已经相当成熟。