基於上一代RT-1模型的機器人訓練資料，再輔以大量網路圖文資訊訓練而成的RT-2模型，讓機器人更能理解與執行未知任務
Google DeepMind強調新一代機器人模型RT-2透過大量來自網路的文字與影像來學習真實世界，再輔以機器人訓練資料，不僅能理解複雜的推理，還能直接輸出動作，在那些機器人未曾見過的背景、物件（如上圖的番茄醬等三種醬料瓶）或環境的狀態下，效能表現高出上一代RT-1模型近2倍。（／Google）
Google在上周五（7/28）發表了新一代的AI機器人模型Robotic Transformer 2（RT-2），它以來自網路的文字與圖像（visual-language model，VLM） 進行訓練，再結合上一代Robotic Transformer 1（RT-1）機器人的訓練資料，成為全球第一個視覺-語言-行動（vision-language-action，VLA）模型，讓機器人更能理解與執行人類所要求的任務。
Google在去年12月發表的RT-1模型主要是仰賴於實體世界操作的機器人資料進行訓練，所蒐集的資料是13個機器人在17個月之間，於13萬個場景中所執行的逾700種任務。
而RT-2最大的改變就是引進了VLM，讓機器人模型得以透過大量來自網路的文字與影像來學習真實世界，再輔以上述的機器人訓練資料來執行各種行動。
Google DeepMind負責機器人的科學家Vincent Vanhoucke表示，過去的機器人都是一個口號一個動作，想像人們想執行一件事時，必須拆解每一個動作並指使身體移動，但RT-2不僅能理解複雜的推理，還能直接輸出動作，只要輸入少量的機器人訓練資料，系統就能把蘊藏於語言與視覺訓練資料中的概念，轉成直接的機器人行動，包括未曾接受過訓練的任務。
舉例來說，過去若想要機器人系統丟棄某個垃圾，那麼必須先明確地訓練機器人辨識垃圾，再訓練它們撿起垃圾，以及將垃圾丟棄，但被餵入大量網路資料的RT-2，已經知道什麼是垃圾，而且就算未經特別訓練也知道該如何把垃圾丟掉，例如RT-2可以辨識香蕉皮與吃光的零食袋是垃圾。
Google DeepMind比較了RT-2與自家的RT-1、Reusable Representations for Robotic Manipulation（R3M），以及來自Meta的Manipulation of Open-World Objects（MOO）在曾訓練與不曾訓練上的任務表現，顯示RT-2與RT-1於前者的表現相當，成功率都有90%左右，而在那些機器人未曾見過的背景、物件或環境的狀態下，RT-2具備明顯的優勢，效能達62%，遠高於RT-1的32%。至於Meta的MOO在已知場景的效能則有75%，未知則略高於RT-1。
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