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ROCKET 1
ROCKET 1
目标受众为人工智能研究者、游戏开发者和多模态学习模型的开发者。ROCKET-1适合他们，因为它提供了一个先进的框架来研究和开发能够在复杂环境中进行具身决策的智能体，尤其是在需要空间理解和创造性任务解决能力的场景中。
模型训练与部署研究工具#视觉-语言模型#具身决策#Minecraft#对象分割#零样本学习普通产品开源
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产品介绍
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简介
ROCKET-1是一个视觉-语言模型(VLMs)，专门针对开放世界环境中的具身决策制定而设计。该模型通过视觉-时间上下文提示协议，将VLMs与策略模型之间的通信连接起来，利用来自过去和当前观察的对象分割来指导策略-环境交互。ROCKET-1通过这种方式，能够解锁VLMs的视觉-语言推理能力，使其能够解决复杂的创造性任务，尤其是在空间理解方面。ROCKET-1在Minecraft中的实验表明，该方法使代理能够完成以前无法实现的任务，突出了视觉-时间上下文提示在具身决策制定中的有效性。
截图
产品特色
• 视觉-时间上下文提示：利用过去和当前观察的对象分割来指导策略-环境交互。
• 因果变换器：处理交互类型、观察和对象分割，以预测动作。
• 实时对象跟踪：由SAM-2提供，增强模型的交互能力。
• 与高级推理器集成：GPT-4o模型和Molmo模型协同工作，将复杂任务分解为步骤。
• 零样本泛化能力评估：Minecraft交互基准测试设计用于评估模型的泛化能力。
• 多样化任务解决：在Minecraft中完成多种复杂和创造性的任务。
• 交互类型多样性：支持Minecraft中的六种交互类型，共计12个任务。
使用教程
1. 访问ROCKET-1的GitHub页面以获取代码和文档。
2. 阅读并理解ROCKET-1的工作原理和视觉-时间上下文提示协议。
3. 根据文档指南设置开发环境，并安装必要的依赖。
4. 运行ROCKET-1模型，并在Minecraft环境中进行测试。
5. 使用Gradio平台与ROCKET-1进行交互，体验其决策制定能力。
6. 根据需要调整模型参数，优化模型性能。
7. 探索ROCKET-1在其他开放世界环境中的潜在应用。
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