Google DeepMind Introduces Gemini Robotics 2.5 for Robot Skills
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Google DeepMind introduced Gemini Robotics 2.5, a vision-language-action model now rolling out to its robotics partners. The company says it is designed to help robots learn a broader range of skills faster. Across 200 tasks, the model achieved success rates 30% to 100% higher than previous baselines and completed tasks 20% to 30% faster, according to Google DeepMind. In a proof of concept on Mercedes-Benz production lines, Apptronik’s Apollo 2 humanoid sorted automotive parts with a 96% success rate.
AI 根据报道生成 · 2 天前更新
接下来读什么
今日还有哪些重要变化Google DeepMind 推出 Gemini 4 Hydrogen，加速智能体工作流报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- Google DeepMind 推出用于机器人控制的 Gemini Robotics 2.5
Google DeepMind 推出了用于机器人控制的视觉-语言-动作模型 Gemini Robotics 2.5，并与 Apptronik 和 Mercedes-Benz 合作，在匈牙利和德国的生产线上对其进行了测试。Apollo 2 人形机器人将金属零件分拣到托盘中，用于车辆组装；Google DeepMind 报告称，该试点项目的成功率为 96%。该公司表示，正在向 Agile、Apptronik 和 Mercedes-Benz 推出这一模型。
- 谷歌 DeepMind 宣布推出 Gemini Robotics 2.5，面向实体 AI
谷歌 DeepMind 宣布推出 Gemini Robotics 2.5，并称它是一种实体 AI，能够学习数百种日常技能。示例包括叠衣服、端上糕点，以及在工厂车间自主分拣汽车零部件。
- Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5 和 ASIMOV-Jailbreak 基准测试
Google DeepMind 发布了 Gemini Robotics 2.5，这是其用于生成机器人动作的视觉-语言-动作模型的新版本。报告称，该模型在 200 多项活动中接受了评估，包括用钳子夹取食物和使用移液器；报告还描述了一台 Apptronik Apollo 2 机器人打蝴蝶结。DeepMind 还在筹备一个开源安全基准测试，用于评估与人类一起工作的机器人。
- Google DeepMind 推出 Gemini Robotics 2.5，提升机器人在现实世界中的灵巧性
Google DeepMind 推出了 Gemini Robotics 2.5，这是一款视觉-语言-动作模型，旨在帮助机器人更快地学习更多技能。在 200 项不同任务中，其成功率比此前的基准高出 30% 至 100%，完成任务的速度快 20% 至 30%。在梅赛德斯-奔驰生产线的一项概念验证中，Apptronik 的 Apollo 2 人形机器人以 96% 的成功率对汽车零部件进行分类。
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