：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。

机器人解决验证码的速度、准确性都已优于人类

机器人解决验证码的速度、准确性都已优于人类 近二十年来，验证码被广泛用作防止机器人的手段，验证码的复杂性和多样性也在不断发展，这种军备竞赛使人类和机器都越来越难以处理验证码。 这项研究评估了不同人群的验证码解决性能，其中1400名参与者总共解决了14000个验证码，包括图像分类、滑块、扭曲文本、纠正方位等主流防御方案，结果发现人类的解决速度和准确率都已弱于机器人。