07:15IT之家(博客/媒体)76°Google DeepMind 发布了 Gemini Robotics ER 2,这是其最新具身推理模型,作为机器人的“高级大脑”协调复杂任务。相比 ER 1.6,ER 2 能分析连续视频流,机器人可追踪自身进度、调整错误步骤,并在任务进度分类测试中达 57.4% 准确率。在 moment-finding 测试中,ER 2 准确率为 91.3%,平均时间误差 0.96 秒,且执行速度比更大模型快 4 倍。该模型支持多机器人协作,如 Apptronik Apollo 2 与 Franka FR3 Duo 的协同工作。开发者可通过 Gemini API、Google AI Studio 及 Gemini Enterprise Agent Platform 使用该模型。AI模型Gemini Robotics ER 2Google DeepMind具身推理推荐理由:谷歌DeepMind出了个新模型Gemini Robotics ER 2,能让机器人看懂连续视频、自己纠错,还能和别的机器人一起干活,速度比大模型快4倍,开发者现在就能用上。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Gemini Robotics ER 2
09:45官方账号arXiv cs.AI@Yaoting Huang, Yifu Yuan, Linqi Han, Chengwen Li, Shuoheng Zhang, Xianze Yao, Hongyao Tang, Yan Zheng, Jianye HaoRoboPIN提出PinCoT(固定思维链)方法,将每个推理步骤绑定到视觉锚点,每个锚点包含实体名称、唯一标识、视图索引和空间定位。基于4B参数的小模型,在14个基准测试(涵盖空间推理、多视图推理和指向任务)中,平均超越7B开源模型Mimo-Embodied达12%。该方法通过三阶段后训练注入具身知识和过程监督,显著提升定位精度和跨步骤实体一致性。论文RoboPINPinCoT具身推理推荐理由:这篇论文用4B小模型在具身推理上打败了7B的Mimo-Embodied,平均提高12%,靠的是把每一步推理都牢牢钉在视觉证据上,挺有意思。原文稍后读已读值得跟进有用关注 RoboPIN