在人工智能领域的探索前沿，谷歌DeepMind再次掀起波澜，推出了一项革命性的研究成果——双子星智能体。这不仅仅是一个概念上的突破，而是实体与智能融合的里程碑。双子星智能体，代表了新一代的具身智能，它不仅在数字世界中学习和推断，还能通过实体交互的方式，在真实世界中实践知识，适应复杂环境。这一创新之作将深度学习、强化学习及高级机器人技术巧妙结合，旨在解锁更加自主、灵活的智能系统能力。它的诞生，预示着人工智能正从理论研究迈向更广泛的实际应用，为制造业、医疗、探索科学等众多领域带来前所未有的变革潜力。双子星智能体的每一步进展，都是向着构建更加智能、共生未来的重要迈进。
谷歌deepmind的geminirobotics：赋能机器人的多模态ai
GeminiRobotics是谷歌DeepMind基于Gemini2.0开发的机器人项目，它将强大的多模态大型语言模型能力应用于现实世界中的机器人控制。该项目包含两个核心模型：GeminiRobotics-ER和GeminiRobotics。GeminiRobotics-ER是一个增强型视觉-语言模型（VLM），具备卓越的具身推理能力，能够理解3D空间、识别物体、预测轨迹和抓取动作等。而GeminiRobotics则是一个视觉-语言-动作（VLA）模型，可以直接控制机器人执行复杂操作，并对物体类型和位置变化具有很强的适应性，能够理解和执行开放式词汇指令。通过进一步的微调，GeminiRobotics甚至可以胜任诸如折纸或玩牌等需要长期规划和高灵活性的任务，并快速适应新的任务和机器人形态。
核心功能：
复杂任务执行与智能交互：GeminiRobotics能够执行高灵活度任务（例如：折纸、玩牌、使用工具），完成多步骤的长时域任务（例如：打包午餐、制作三明治），以及进行精细操作（例如：使用镊子夹取小物体、拧紧瓶盖）。 强大的视觉和语言理解：该系统具备强大的视觉理解能力，可以识别和定位场景中的物体，进行多视角理解、3D空间推理和物体检测。同时，它也具备强大的语言理解能力，能够理解自然语言指令并执行开放词汇任务。 环境适应性和泛化能力：GeminiRobotics对环境变化具有鲁棒性，能够适应不同的背景、光照条件和干扰物，并能适应物体位置变化和不同物体实例的操作。此外，它还可以理解不同表达方式的指令，包括不同语言和包含拼写错误的指令。技术架构：
GeminiRobotics的技术基础是Gemini2.0，它为机器人提供了强大的视觉和语言理解能力。GeminiRobotics-ER作为其增强版，更侧重于具身推理能力。其VLA模型通过摄像头获取视觉输入，理解自然语言指令，并生成相应的机器人动作指令。整个系统采用数据驱动训练方式，结合真实机器人操作数据和海量非机器人数据（例如：网络图像、文本、视频），从而实现强大的泛化能力。系统架构包括云端VLA主干网络（负责复杂的视觉和语言推理）和本地动作解码器（运行在机器人本地，保证低延迟和高响应性）。
项目信息：
项目官网： 技术论文：应用前景：
GeminiRobotics的应用场景广泛，包括：工业制造（复杂装配、质量检测和修复）、物流仓储（货物分拣、包装和装卸）、家庭服务（家务劳动、老年人或残疾人护理）、医疗健康（康复训练、手术辅助）以及教育科研（教学工具、科研助手）。
以上就是GeminiRobotics—谷歌DeepMind推出的具身智能大模型的详细内容，更多请关注其它相关文章！
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