10 月 10 日消息，字節跳動研究團隊最新推出了第二代機器人大模型 GR-2（Generative Robot2.0），其亮點在于創新構建“機器人嬰兒期”學習階段，模仿人類成長學習復雜任務，具備卓越的泛化能力和多任務通用性。
GR-2 模型和其它很多 AI 模型一樣，包括預訓練和微調兩個過程。
在預訓練階段，GR-2“觀看”了多達 3800 萬個來自各類公開數據集的互聯網視頻以及 500 億個 tokens，涵蓋了家庭、戶外、辦公室等多種日常場景，讓 GR-2 具備在后續策略學習中跨越廣泛機器人任務和環境的泛化能力。
在微調階段，團隊使用機器人軌跡微調了視頻生成和動作預測，展現出卓越的多任務學習能力，在超過 100 個任務中實現了平均成功率 97.7%。
此外，GR-2 在新穎、之前未見的場景中表現出色的泛化能力，包括新的背景、環境、物體和任務。
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