該機器人只需要AI模型來主導人類運動
儘管有很多工作，但特德拉克（Tedrake）說，到目前為止，所有證據都表明，用於LLM的方法也適用於機器人。他說：“我認為這改變了一切。”
當然，在機器人技術中的進度的測量變得更加緩慢，視頻錄像顯示商業類人形生物從事複雜工作，例如 冷卻器加載 或者 摘下垃圾 明顯輕鬆。 YouTube剪輯可能具有誤導性，但是類人形機器人傾向於遠程，精心安排或訓練，只能在非常受控的條件下進行一個項目。
New Atlas的作品是一個很好的跡象表明，機器人開始體驗機器人技術的同等進步，最終導致了一般的語言模型，這使我們在遺傳AI領域中造成了嘲笑。畢竟，這種進步可以為我們提供能夠輕鬆在各種凌亂的環境中運行的機器人，並能夠快速學習新技能 – 從焊接管道到製作濃縮咖啡，而無需重新培養。
加州大學伯克利分校的機器人肯·戈德堡（Ken Goldberg）說：“這絕對是向前邁出的一步。”他獲得了一些TRI資金，但沒有參加Atlas的工作。 “腿和武器的協調是很大的。”
戈德堡說，但是，應仔細處理新興機器人行為的想法。正如在培訓數據中包含的示例中有時可以檢測到大型語言模型的驚人技能一樣，機器人可以顯示出比實際看起來年輕的技能。他補充說，了解有關機器人的頻率以及他在實驗中如何失敗的詳細信息是有用的。 TRRI以前對LBMS中完成的工作具有透明度，並且可以為新模型發布更多數據。
用來訓練機器人的數據的簡單升級是否會解鎖以往的行為仍然是一個懸而未決的問題。到 辯論 5月，在亞特蘭大的國際機器人和自動化會議上，戈德堡和其他人警告說，工程方法也將發揮重要作用。
特德拉克（Tedrake）堅信機器人技術正在接近一個轉折點，這將允許最真實地使用類人動物和其他機器人。他說：“我認為我們需要將這些機器人放在世界上，並開始做一份真正的工作。”
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這是一個版本 威爾奈特的 AI實驗室通訊。閱讀以前的新聞通訊 這裡。
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