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π0

π0是一个通用型机器人基础模型,旨在通过实体化训练让AI系统获得物理智能,能够执行各种任务,就像大型语言模型和聊天机器人助手一样。π0通过训练在机器人上的实体经验获得物理智能,能够直接输出低级电机命令,控制多种不同的机器人,并可以针对特定应用场景进行微调。π0的开发代表了人工智能在物理世界应用方面的重要进步,它通过结合大规模多任务和多机器人数据收集以及新的网络架构,提供了迄今为止最有能力、最灵巧的通用型机器人政策。

#人工智能
#机器人
#多任务学习
#物理智能
#实体化AI
定价: 免费试用
π0

产品详情

首款通用型机器人基础模型

主要功能

1
• 跨机器人数据训练:π0使用互联网规模的视觉-语言预训练、开源机器人操作数据集和我们自己的数据集,包含8种不同机器人的灵巧任务。
2
• 多模态能力:π0能够处理图像、文本和动作,通过训练获得物理智能。
3
• 直接输出低级电机命令:π0通过新架构训练,能够直接输出低级电机命令,实现对机器人的控制。
4
• 零样本提示或微调:π0可以通过零样本提示或微调来执行广泛的任务。
5
• 继承互联网规模的语义理解:π0从预训练的视觉-语言模型继承语义知识和视觉理解,能够实时控制灵巧的机器人。
6
• 高频灵巧控制:π0能够以高达每秒50次的频率输出电机命令,实现高频灵巧控制。
7
• 针对复杂任务的微调:对于更复杂和灵巧的任务,如折叠衣物,π0可以进行微调以专门化处理。

使用教程

1
1. 访问π0的官方网站并下载模型。
2
2. 根据提供的文档,设置所需的硬件环境,包括机器人和必要的传感器。
3
3. 使用π0提供的接口,输入文本指令或通过零样本提示来指导机器人执行任务。
4
4. 对于需要特定技能的任务,如折叠衣物,对π0进行微调以适应这些任务。
5
5. 观察机器人执行任务,并根据需要进行调整或优化。
6
6. 通过π0的反馈机制,收集执行任务的数据,以改进和优化模型性能。

使用示例

π0可以用于家庭环境中,自动折叠衣物并将其整齐堆放。

在餐厅中,π0可以清理桌面,将餐具和垃圾分别放入相应的容器中。

在物流中心,π0可以组装纸箱,为物品打包提供自动化解决方案。

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