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具身大模型与机器人智能体编辑精选
哈佛、英伟达等联合提出RAX：冻结大模型智能体实现真机自学
哈佛、英伟达、伯克利、MIT、斯坦福联合提出RAX，让冻结大模型编程智能体在真机上试错自学，无需示范数据与策略训练。
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哈佛、英伟达、伯克利、MIT、斯坦福联合提出一种名为 RAX 的方法，其核心是让一个冻结的大模型用海量数据训练出来的超大规模 AI 程序，具备一定的理解和推理「常识」。ChatGPT 是语言大模型，机器人用的是能输出动作的大模型。◆ 小白科普 · 现身编程智能体直接在机器人上执行动作、观察结果、定位原因并再次尝试，整个过程不依赖示范数据，也不训练策略网络。
据披露，该智能体能够自行编写三维感知程序，并自主摸索抓取方式。在成功完成任务后，它会把决策过程编译为程序，空气炸锅任务的推理耗时从 72 分钟降至 18 秒。相关技能连同前提条件和验证记录一并存入技能库，供长程任务直接调用。
在五个仿真在电脑里搭建虚拟世界来测试、训练机器人。成本低、速度快，但和真实世界总有差距。◆ 小白科普 · 现身基准的未见场景上，RAX 平均领先此前最强模型AI 模型的简称，指经过训练、能从输入算出输出的程序。机器人的模型输入画面和指令，输出动作。◆ 小白科普 · 现身 37.4 分；在真机上完成了铰接、精密、柔性和长程移动操作。代码、技能库和真机记录均已开源把代码、数据集或硬件设计公开给所有人免费使用。机器人公司常用开源来换取开发者和科研生态的支持。◆ 小白科普 · 现身。