该系统就能够将其语言和视觉训练数据中嵌

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根据测试，它在不熟悉的场景下，操作的准确率只有。 如果说当时的RT还是个教什么学什么的小学生，RT则进步成了能够举一反三的初高中生。在没见过的新场景中，RT的性能表现几乎翻了一番，从RT的提高到了，而此时距离RT的发布时间仅仅过去了半年多。 谷歌DeepMind机器人技术主管Vincent解释，RT建立在RT模型的基础上，消除了一些复杂性；使单个模型不仅能够执行基础模型中看到的复杂推理，而且还可以输出机器人动作。

最重要的是，它表明在少量的机器人训练数据下，入的概念转变为指导机器人行为，即使是从未接 格鲁吉亚电话号码列表 受过训练的任务。简而言之，RT的能力在于将信息转化为行动，这显示了其快速适应新环境和情况的潜力。 得益于大模型的快速进步，机器人产业迎来了质变，按照谷歌的迭代速度，或许明年就能看到更强大的RT。 研究机器人的不止谷歌，特斯拉也对机器人兴趣浓厚。今年月，特斯拉发布了一个视频，个人形机器人在工厂中直立行走，它们装备了很多传感器，能够探测周围环境，执行分拣物品等任务。

特斯拉的机器人也在走AI路线，这家电动汽车厂商的CEO马斯克称，特斯拉正在尝试打通电动汽车的辅助驾驶软件FSD系统和人形机器人的底层模块，让机器人智商在线。 而倘若后续特斯拉机器人能够接入RT甚至更高级的大模型，机器人的能力预计又将大幅进步。 但越来越聪明的机器人，也加剧了人们对AI失控的担忧。大模型的软件应用可能会在网络学习中操控人类的思想、舆论，金属外壳的人形机器人直接具备了物理杀伤力。