丰田训练AI机器人制作早餐无需编码、通过触觉学习

  研究院（TRI）使用生成式AI在“机器人幼儿园”中教机器人制作早餐，无需编码。

  2. 通过触觉感知，机器人模型学会了超过60项挑战性技能，如倒液体、使用工具和操控可变形物体。

  3. 丰田的目标是在2024年底前将这一技术扩展到1000项新技能，使机器人可以依据观察学习和执行未曾教导过的任务。

  站长之家（9月20日 消息:丰田研究院（TRI）近日宣布，他们成功使用生成式人工智能(AI)在“机器人幼儿园”中培训机器人执行各种灵巧任务，而无需进行繁琐的编码工作。这一突破性的技术使得机器人能通过触觉感知和学习，像人类一样执行各种任务。

  研究人员强调了触觉在这一过程中的重要性，他们为机器人模型提供了一种大拇指般大小的触觉传感器，使机器人能够感知它们正在做的事情，并获得更多信息。这种触觉感知的能力使得机器人能够更轻松地执行复杂任务，远远超出了仅仅依赖视觉的能力。

  “机器人幼儿园”的运作方式是，首先由一个“老师”演示一组技能，然后模型在背后的几个小时内学习。这种方式使得机器人可以在下一个早晨展示出新的工作行为，而无需进行大量编程或错误修复工作。

  丰田的研究人员还试图创建“大型行为模型”（LBMs）用于机器人。与大型语言模型(LLMs)类似，LBMs通过观察学习，然后能够执行从未教导过的新技能。这一方法的目标是将机器人培训到能够根据观察学习并执行各种任务，几乎不需要详细的指令，就像对待人类一样。

  到目前为止，研究人员已经成功培训了机器人完成超过60项具有挑战性的技能，包括倒液体、使用工具以及操控可变形物体等。他们的目标是在2024年底之前将这一数字增加到1000项，以进一步提高机器人的多功能性。

  与丰田类似，谷歌一直在对其机器人变压器 RT-2进行类似的研究，特斯拉也是如此。与丰田研究人员的方法类似，他们的机器人利用他们所获得的经验来推断如何做事。从理论上讲，经过人工智能训练的机器人最终可以在几乎不需要任何指令的情况下执行任务

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  麻省理工学院的研究人员发现，相较于仅使用单个AI系统，让多个AI系统辩论问题的答案可以显著提高响应的准确性和推理能力。这一研究成果出现在题为《通过多智能体辩论提高语言模型的真实性和推理能力》的论文中。”这一研究成果为AI领域的进一步发展提供了新的思路和方法，有望改进现有的语言模型，并提高其真实性和推理能力。

  百度搜索推出了一款求职助手类的AI机器人，旨在帮助求职人群提升求职体验，包括简历优化、面试指导、薪资谈判等全流程服务。该机器人可以根据用户的情况提供个性化的职业推荐和谈薪话术，帮助求职者更好地准备面试并获得满意的薪资待遇。该机器人在百度APP的秋招专题会场中上线，用户能够最终靠搜索“百度AI秋招进行时”来获取相关信息和服务。

  YandexGPT2神经网络的人工智能创建者在接受俄罗斯公报采访时宣布，YandexGPT2神经网络已成功通过俄罗斯统一国家考试，并获得足够的分数进入大学。Yandex团队表示，这标志着俄罗斯首次生成神经网络能够通过考试并完成所有任务，包括创造性任务。它宣布YandexGPT的基本模型已经“稳步超越”其美国竞争对手OpenAI的ChatGPT3.5，特别是在生成俄语答案方面，并且在许多情况下提供了比ChatGPT4“更高质量的答案”。

  AI，似乎已经成为未来互联网战场的入场券。俯瞰国内当下的AI产业发展，对于互联网科技企业们来说，大致有两条入局路径。但回到现实，监管引导、伦理问题等讨论仍将持续一段时间。

  Salesforce宣布了一项重大计划，计划收购Airkit.ai，这家低代码平台将帮助电子商务公司构建强大的AI客服聊天机器人。该交易的具体条款并未公开披露。这一交易对于Salesforce来说无疑是加强其AI客服代理能力的重要举措，也将进一步提升其在电子商务领域的竞争力。

  迪士尼研究所在国际机器人大会上首次展示了一款可表达情感的新型四肢机器人。该机器人拥有一闪一闪的大眼睛、摇摇晃晃的脑袋和灵活摆动的触角，走路时屁颠屁颠但十分稳定。研究人员表示，这个情感机器人只是首个案例，通过模块化和通用的强化学习流程，可以快速教会不同外观、不同动作的机器人实现复杂的情感表达。

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