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Gemini Robotics-ER 1.5
Gemini Robotics-ER 1.5
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具身智能采用鸟瞰图以实现可扩展机器人数据
一种名为 Dexterity-BEV 的新方法正在被引入，通过改编自动驾驶中的鸟瞰图 (BEV) 方法论来解决具身智能中的数据挑战。该方法旨在将包括视觉输入、传感器读数和动作指令在内的异构机器人数据统一到通用的空间参考框架中。这种统一的表示旨在实现更具可扩展性和可转移性的机器人训练，超越简单的数据聚合，为具身人工智能建立基础数据基础设施。
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Google DeepMind 发布新 Gemini Robotics-ER 1.6 模型，增强机器人推理能力
Google DeepMind 发布了 Gemini Robotics-ER 1.6，这是一个升级模型，旨在增强机器人对物理世界的理解和交互能力。新版本改进了空间推理、多视角感知和任务规划，使机器人能够执行更复杂的动作，如读取仪表盘和精确操作物体。该模型现已通过 Gemini API 和 Google AI Studio 向开发者提供，并附带配套资源以方便其集成到机器人系统中。