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多机器人协作

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7月31日
07:15
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
03:02
01:26
01:26官方一手marktechpost@Asif Razzaq
80°
Google DeepMind推出Gemini Robotics 2，包含三个模型：一个视觉-语言-动作模型用于全身人形控制，Gemini Robotics ER 2用于具身推理与任务编排，以及一个设备端VLA可在数小时内适应新机器人躯体。单一检查点驱动Apptronik Apollo 2和Franka Duo两款机器人。仅ER 2模型公开发布。
AI模型Gemini Robotics 2具身智能多机器人协作
事件专题
推荐理由：DeepMind发了三个机器人模型：一个控全身，一个做推理，一个快速适应新身体。只公开了ER 2，感兴趣可以直接试。
原文
00:45
00:08
00:08官方账号Logan Kilpatrick@OfficialLoganK
Google 推出 Gemini Robotics ER 2 模型，已在 Gemini API 和 Google AI Studio 中可用。演示展示了多机器人协作场景，成为亮点。该模型可处理复杂的物理世界交互任务。
AI模型Gemini Robotics ER 2Google AI StudioGemini API
推荐理由：Google 新出的 Gemini Robotics ER 2 能直接调 API 玩多机器人协作，看演示很酷，可以试试。
原文
6月11日
11:02
11:02官方账号arXiv cs.AI@Ria Doshi, Tian Gao, Annie Chen, Chelsea Finn, Jeannette Bohg
多机器人协作在移动场景中面临扩展性差和部分可观测性问题。CHORUS框架利用预训练视觉-语言-动作（VLA）模型的视觉运动先验，使每个机器人仅依赖自身局部观测和身份提示即可独立运行，无需推理时通信或显式对齐。在移动测量、图书交接和洗衣篮搬运等真实实验中，CHORUS相比从零训练的分散模型提升64%性能，对队友行为的反应性提高40%，并超越集中式基线。该工作表明，共享VLA骨干网络足以实现去中心化多机器人协作，无需为每个机器人单独训练策略。
论文多机器人协作VLA模型去中心化
推荐理由：多机器人协作的扩展性难题被VLA模型破解了——做机器人集群部署的团队可以直接参考CHORUS的零通信方案，省去复杂的对齐和通信模块。
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