简述：DeepMind宣布开发了名为RoboCat的AI模型，能够在不同机器人臂的多项任务上执行，并快速适应不同任务和机器人的需求。
正文：
DeepMind近日表示，他们成功开发了一种名为RoboCat的AI模型，该模型能够在不同机器人臂上执行多种任务，这一成果具有重要意义。DeepMind的研究科学家Alex Lee在接受TechCrunch采访时表示，RoboCat是首个能够解决并适应多个任务，并利用真实世界机器人执行任务的模型。
RoboCat的灵感来自于DeepMind的Gato AI模型，后者可以分析和处理文本、图像和事件。在训练过程中，RoboCat利用在仿真和现实环境中收集的图像和动作数据进行训练。这些数据包括来自虚拟环境中其他机器人控制模型、人类控制机器人以及之前版本的RoboCat本身。
在训练RoboCat时，DeepMind的研究人员首先通过由人类控制的机器人臂进行100到1,000次的任务演示，例如让机器人臂拾取齿轮或堆叠方块。然后，他们对RoboCat进行了任务的精细调整，创建了一个专门的“分支”模型，并使其在平均10,000次的任务实践中不断提高。
通过利用分支模型和演示数据，研究人员持续扩充了RoboCat的训练数据集，并训练了后续的新版本。最终，RoboCat模型在仿真和真实环境中共进行了253个任务的训练，并在141个任务变体上进行了评估。DeepMind声称，在观察了数小时内收集的1,000次由人类控制的演示数据后，RoboCat已经学会了操作不同类型的机器人臂。
尽管RoboCat在不同任务上的成功率有所差异，从最低的13%到最高的99%，但这一成果仍然具有重要的意义。DeepMind的研究人员对RoboCat的成功表示乐观，并认为它将为解决机器人任务提供更低的门槛。
研究人员Alex Lee认为，RoboCat能够通过有限数量的演示数据进行细化调整，从而学会完成新任务，并不断产生更多数据以进一步提升性能。
展望未来，研究团队的目标是将教授RoboCat完成新任务所需的演示次数降低到不到10次。
观点：RoboCat的开发对于机器人领域具有重要意义。它展示了一种新的方法，通过使用AI模型，机器人可以在不同任务和不同机器人臂之间进行快速适应和执行。这将推动机器人技术的发展，为实现更智能、灵活和高效的机器人应用打下基础。RoboCat的成功是人工智能领域取得的一项重要突破，我们期待未来进一步的发展和应用。
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