Mô hình hành động-ngôn ngữ-tầm nhìn cho robot
Các mô hình Thị giác-Ngôn ngữ-Hành động (VLA) là các mạng thần kinh lớn lấy hình ảnh camera cùng với hướng dẫn bằng văn bản và xuất trực tiếp các lệnh động cơ robot.
Tổng quan
They matter because they bring the broad common sense of foundation models to physical machines, letting one model control a robot across many tasks instead of hand-coding each behavior.
Lặn sâu
Mô hình VLA kết hợp ba luồng: tầm nhìn (khung máy ảnh), ngôn ngữ (mục tiêu như 'đặt cốc vào bồn rửa') và hành động (góc khớp, mở/đóng tay kẹp hoặc vận tốc của bộ phận tác động cuối). Google RT-2 của DeepMind là một bước ngoặt: nó sử dụng mô hình ngôn ngữ tầm nhìn được đào tạo về hình ảnh và văn bản trên web, sau đó đồng tinh chỉnh nó trên quỹ đạo của robot để cùng một mạng có thể trả lời 'đây là quả gì?' cũng phát ra các hành động được mã hóa dưới dạng văn bản. Tiếp theo là các mô hình mở như OpenVLA (tham số 7B) và pi-0 của Physical Intelligence. Điều quan trọng là, các mô hình này thể hiện sự chuyển giao 'nổi bật': kiến thức về web (nhận biết logo thương hiệu, hiểu 'cái nhỏ hơn') mang đến thao tác, do đó robot khái quát hóa các đối tượng và hướng dẫn mà nó chưa từng thấy trong quá trình đào tạo robot.
Hiểu biết kỹ thuật
Nhiều VLA phân tách các hành động liên tục thành các mã thông báo để máy biến áp có thể dự đoán chúng một cách tự động, giống như lời nói. RT-2 ánh xạ từng chiều hành động vào một trong 256 thùng và phát ra chúng dưới dạng chuỗi văn bản. Các thiết kế mới hơn như pi-0 gắn đầu 'chuyên gia hành động' khuếch tán hoặc khớp dòng vào xương sống ngôn ngữ thị giác cố định, tạo ra các khối hành động tần số cao mượt mà (ví dụ: 50 Hz) thay vì các bước riêng biệt, cải thiện sự khéo léo.
Tác động chiến lược
Tốc độ và tỷ lệ
Visual AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ kiểm tra, phát hiện và gắn thẻ trên quy mô lớn.
Xây dựng lựa chọn
Các nhóm sáng tạo có thể tạo nguyên mẫu nhanh hơn với ít sửa đổi thủ công hơn.
Nhóm và quy trình làm việc
Các hoạt động có thể sử dụng tín hiệu hình ảnh và video mà trước đây khó xử lý.
Tương lai của các mô hình Hành động-Ngôn ngữ-Tầm nhìn cho Robotics
Mong đợi các bộ dữ liệu đa phương án lớn hơn (nỗ lực Open X-Embodiment đã tổng hợp dữ liệu từ hơn 22 loại robot) để một mô hình điều khiển vũ khí, hình người và căn cứ di động. Nghiên cứu thúc đẩy suy luận nhanh hơn để kiểm soát thời gian thực, đầu vào xúc giác và 3D phong phú hơn cũng như chuỗi lý luận trong đó mô hình 'suy nghĩ' trước khi hành động. Mục tiêu là một chính sách tổng quát duy nhất mà bạn có thể nhắc bằng tiếng Anh đơn giản, với sự điều chỉnh nhanh chóng, giống như trò chuyện với trợ lý.
Triển khai trong thế giới thực
RT-2 điều khiển robot nhà bếp Google để 'di chuyển quả chuối đến số 3' bằng cách sử dụng các chữ số mà nó học được từ văn bản trên web chứ không phải bản trình diễn robot
OpenVLA, một mô hình 7B nguồn mở, được các phòng thí nghiệm tinh chỉnh để chạy tính năng gắp và đặt trên bàn trên các cánh tay giá rẻ
Trí tuệ vật lý gấp quần áo và dọn bàn bằng cách xâu chuỗi nhiều kỹ năng phụ từ một hướng dẫn duy nhất
Một bộ phận kho hàng yêu cầu 'chọn mặt hàng dễ vỡ nhất' và suy ra đó là vật thể nào từ hình dáng bên ngoài của nó
Rủi ro & lan can
Quyền và sự đồng ý về hình ảnh có thể trở thành rủi ro pháp lý nếu nguồn gốc xuất xứ không rõ ràng.
Hiệu suất của mô hình có thể khác nhau tùy theo ánh sáng, nhân khẩu học và môi trường.
Kết quả dương tính giả có thể không được chú ý trừ khi ngưỡng tin cậy được theo dõi.
Lộ trình thực hiện
Xác định tiêu chí chấp nhận về độ chính xác, thu hồi và chi phí lỗi.
Kiểm tra với dữ liệu phù hợp với điều kiện sản xuất thực tế.
Thêm đánh giá của con người đối với những dự đoán có độ tin cậy thấp hoặc tác động cao.
Theo dõi sự trôi dạt của mô hình và xác nhận lại sau khi thay đổi máy ảnh hoặc tập dữ liệu.
Tiếp tục khám phá
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Vision-Language-Action Models for Robotics quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Hướng dẫn tiếp theo
CLIP và mô hình ngôn ngữ tầm nhìn
Câu hỏi thường gặp
What is Vision-Language-Action Models for Robotics?
Các mô hình Thị giác-Ngôn ngữ-Hành động (VLA) là các mạng thần kinh lớn lấy hình ảnh camera cùng với hướng dẫn bằng văn bản và xuất trực tiếp các lệnh động cơ robot. Chúng quan trọng vì chúng mang lại ý thức chung về các mô hình nền tảng cho máy móc vật lý, cho phép một mô hình điều khiển robot thực hiện nhiều nhiệm vụ thay vì mã hóa từng hành vi bằng tay.
Ba loại đầu vào/đầu ra nào xác định mô hình Tầm nhìn-Ngôn ngữ-Hành động (VLA)?
VLA lấy tầm nhìn (hình ảnh) cộng với mục tiêu ngôn ngữ và đưa ra các hành động (lệnh vận động), thống nhất nhận thức, làm theo hướng dẫn và kiểm soát.
Google RT-2 của DeepMind thể hiện hành động của robot như thế nào để máy biến thế có thể tạo ra chúng?
RT-2 đã chia từng chiều hành động thành các mã thông báo riêng biệt (ví dụ: 256 thùng) và phát ra chúng dưới dạng một chuỗi, cho phép máy mô hình ngôn ngữ dự đoán các hành động như từ ngữ.
'Chuyển khoản khẩn cấp' có nghĩa là gì trong bối cảnh của VLA?
Bởi vì VLA bắt đầu từ các mô hình ngôn ngữ thị giác được đào tạo trên web nên những kiến thức như nhận dạng logo hoặc hiểu 'cái nhỏ hơn' sẽ chuyển sang các tác vụ thao tác chưa từng thấy trong dữ liệu robot.
Ưu điểm chính của đầu hành động khuếch tán/điều chỉnh dòng chảy của pi-0 so với các mã thông báo hành động riêng biệt là gì?
Thay vì từng bước riêng biệt, pi-0 tạo ra các khối hành động liên tục ở tần số cao, cho phép chuyển động mượt mà và khéo léo hơn.
Tại sao tập dữ liệu Open X-Embodiment lại quan trọng đối với VLA?
Open X-Ebodiment kết hợp quỹ đạo từ nhiều robot khác nhau, giúp đào tạo các chính sách chuyển giao giữa các vũ khí, căn cứ di động và các phương án khác.