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Π0
Π0
目标受众包括机器人研究人员、自动化工程师以及希望将机器人技术应用于实际工作场景的企业。π0适合他们，因为它提供了一个通用的解决方案，可以快速适应新任务，减少对特定任务数据的依赖，从而降低开发和部署成本，提高效率。
智能体模型训练与部署#人工智能#机器人#物理智能#多任务学习#实体化AI普通产品商用
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简介
π0是一个通用型机器人基础模型，旨在通过实体化训练让AI系统获得物理智能，能够执行各种任务，就像大型语言模型和聊天机器人助手一样。π0通过训练在机器人上的实体经验获得物理智能，能够直接输出低级电机命令，控制多种不同的机器人，并可以针对特定应用场景进行微调。π0的开发代表了人工智能在物理世界应用方面的重要进步，它通过结合大规模多任务和多机器人数据收集以及新的网络架构，提供了迄今为止最有能力、最灵巧的通用型机器人政策。
截图
产品特色
• 跨机器人数据训练：π0使用互联网规模的视觉-语言预训练、开源机器人操作数据集和我们自己的数据集，包含8种不同机器人的灵巧任务。
• 多模态能力：π0能够处理图像、文本和动作，通过训练获得物理智能。
• 直接输出低级电机命令：π0通过新架构训练，能够直接输出低级电机命令，实现对机器人的控制。
• 零样本提示或微调：π0可以通过零样本提示或微调来执行广泛的任务。
• 继承互联网规模的语义理解：π0从预训练的视觉-语言模型继承语义知识和视觉理解，能够实时控制灵巧的机器人。
• 高频灵巧控制：π0能够以高达每秒50次的频率输出电机命令，实现高频灵巧控制。
• 针对复杂任务的微调：对于更复杂和灵巧的任务，如折叠衣物，π0可以进行微调以专门化处理。
使用教程
1. 访问π0的官方网站并下载模型。
2. 根据提供的文档，设置所需的硬件环境，包括机器人和必要的传感器。
3. 使用π0提供的接口，输入文本指令或通过零样本提示来指导机器人执行任务。
4. 对于需要特定技能的任务，如折叠衣物，对π0进行微调以适应这些任务。
5. 观察机器人执行任务，并根据需要进行调整或优化。
6. 通过π0的反馈机制，收集执行任务的数据，以改进和优化模型性能。
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