谷歌DeepMind机器人团队近日公布了三项重要进展，称这些进展将有助于提升机器人的决策速度和准确性。他们引入了AutoRT、SARA-RT和RT-Trajectory三个系统，分别改进了机器人的数据收集能力、运行速度以及泛化能力。
其中最引人注目的是，DeepMind开发了一个名为“机器人宪法”的系统，并将其应用到数据收集系统AutoRT中，以确保机器人的行为符合人类的利益。这个系统受到美国科幻小说家艾萨克·阿西莫夫提出的“机器人三定律”的启发，被称为一组“以安全为重点的提示”，指导LLM避免涉及人类、动物、尖锐物体甚至电器的任务。
在试验过程中，DeepMind对机器人进行了编程限制关节运动幅度，在关节用力超过一定阈值时自动停止，并安装了一个物理终止开关供操作人员使用。他们在七个月的时间里，在四座不同的办公楼部署了53个AutoRT系统的机器人，并进行了77000多次试验。其中一部分机器人由人类操作员远程控制，另一部分则根据脚本或完全自主地执行任务。
同时，DeepMind还推出了其他新技术，包括SARA-RT系统，这是一种神经网络架构，旨在使现有的RT-2模型更准确、更快。SARA-RT-2模型在接收较短的图像历史后，准确率比RT-2模型提高了10.6%，速度提高了14%。
此外，团队还发布了RT-Trajectory系统，它增加了一种2D轮廓技术来帮助机器人更好地完成特定的物理任务，比如擦桌子。这些进展表明，谷歌DeepMind正在积极研发先进的机器人技术和应用，并为未来的人工智能领域带来了希望。
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