：迄今为止最大的开源机器人数据集

：迄今为止最大的开源机器人数据集 包含100多万条来自22个不同机器人平台的实机轨迹数据，汇集了全球34个机器人研究实验室的60个现有数据集。 基于该数据集训练了两个模型：1) RT-1，一个高效的基于Transformer的机器人控制架构；2) RT-2，一个大规模的视觉语言模型，通过自然语言Token输出机器人动作。 RT-1-X是在机器人数据混合上训练的RT-1模型。RT-2-X是在机器人数据混合上训练的RT-2模型。 结果显示，RT-1-X在分布内技能上的表现优于只在单个数据集上训练的原始方法；RT-2-X在新技能上的表现较RT-2提升了3倍，展现了更好的空间理解能力。 本项目由来自21个机构的研究人员合作完成，为探索通用的机器人策略奠定了基础，以实现机器人经验的有效迁移。

基于 LLaMA 的 AI 聊天机器人开源实现

基于 LLaMA 的 AI 聊天机器人开源实现 Meta 的大语言模型 LLaMA 最近引起了广泛关注，它的一大优势是参数规模更小但性能强于 OpenAI 的 GPT-3 模型，而且能运行在单张显卡上，让普通消费者的硬件也有可能提供类似 ChatGPT 性能的 AI 聊天机器人。LLaMA 是一组大语言模型的集合，其参数规模从 70 亿到 650 亿，它最新的 LLaMA-13B 模型有 130 亿个参数，不到 GPT-3 模型 1750 亿个参数的十分之一。现在AI 推出了首个基于人类反馈强化学习的 LLaMA AI 聊天机器人开源实现 。 来源 ，前文： 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

斯坦福大学发布开源远程操作机器人系统 ALOHA

斯坦福大学发布开源远程操作机器人系统 ALOHA 是一个低成本的开源硬件系统，可用于双手远程操作机器人执行精细任务 (例如给线缆轧带或剥鸡蛋壳)、动态任务 (例如颠乒乓球) 以及接触式丰富的任务 (例如给自行车上链条)。 作者 Tony Zhao 基于 Transformer 开发了一种动作学习算法，ALOHA 可以直接从实际演示中执行端到端的模仿学习，然后自主完成相同或类似的任务，也可根据实时反馈调整动作以适应不同的环境和情况。 以往执行这些任务通常需要高端机器人、精确的传感器或仔细的校准，这可能既昂贵又难以设置，而 ALOHA 开源了有关设置的所有内容，并准备了详细教程，任何人都可以3D打印组件然后运行现成的机器人。