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

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33亿参数的VLA模型在大多数任务上可达 50%-100% 成功率。 作者丨王悦 编辑丨陈彩娴 NLP 和 CV 领域，大模型的泛化能力可以让数据量较大的通用模型超越垂直领域的专业模型，这一思路也在启示着具身智能的探索，机器人领域也看到了通用性的优势。 在第六届国际分布式人工智能会议（Distributed Artificial Intelligence Conference，DAI 2024）上，关于具身智能大模型前沿话题的讨论尤为热烈，碰撞出多个新鲜观点。主办方设置多个 Keynote 、学术沙龙深入探讨具身智能、博弈论、开放环境中的多智能体强化学习以及大语言模型驱动的代码智能体等议题，还有关于决策智能体扩散模型和基座模型的专题讲座。 UC Berkeley 的 Sergey Levine教授带来了题为《Robotic Foundation Models》的主旨演讲。在该演讲中，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 ………………………………