Deepmind 推出了一个可以自我改进的AI机器人代理：

Deepmind 推出了一个可以自我改进的AI机器人代理：它能自我学习并在不同的机械臂上执行各种任务，而且还能自我生成新的训练数据以改进其技术。 RoboCat的学习速度非常快。只需要观察100次左右的演示，就可以学会操控机械臂来完成各式各样的任务，并且它还能通过自生成的数据来进行迭代改进。 RoboCat的一些主要特点： 1、多任务和自适应能力：RoboCat是第一个能够解决和适应多个任务，并在不同的真实机器人上执行这些任务的代理。 2、快速学习：RoboCat的学习速度比其他最先进的模型快得多。它可以通过观察少至100个示例来学习新任务，因为它从大型多样化的数据集中获取信息。这将有助于加速机器人研究，因为它减少了对人工监督训练的需求，这是创建通用机器人的重要步骤。 3、自我改进：RoboCat基于Deepmind的多模型模型Gato，它可以在模拟和物理环境中处理语言、图像和动作。将Gato的架构与大型训练数据集结合起来，该数据集包含了各种机器人臂解决数百种不同任务的图像和动作序列。 4、操作新的机器人臂和解决更复杂的任务：通过RoboCat的多样化训练，它在几个小时内学会了操作不同的机器人臂。虽然它已经在两爪夹具的臂上进行了训练，但它能够适应更复杂的臂，这种臂有三个手指的夹具和两倍的可控输入。 5、自我改进的通才：RoboCat有一个训练的良性循环：它学习的新任务越多，它在学习其他新任务上就越好。最初版本的RoboCat在以前未见过的任务上的成功率只有36%，这是在每个任务上从500个示例中学习后的结果。但是最新的RoboCat，在对更多任务进行了训练后，将这个成功率提高了一倍多。

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