资料来源：谷歌预购：Oneplus11R5G起价@Rs.39,999免费获得价值5,999的OnePlusBudsZ2*点击这里了解更多广告谷歌开发了一种新的大规模学习模型，可以提高机器人的整体性能和执行更复杂和抽象任务以及处理来自人类的复杂请求的能力。
称为“PaLM-SayCan”的Google-EverydayRobots研究在机器人学习模型中使用PaLM(或路径语言模型)。
“这项工作是第一个使用大规模语言模型来规划真实机器人的实现。它不仅使人们可以通过文本或语音与助手机器人进行交流，而且还提高了机器人的整体性能，”科技巨头在一篇博客文章中说。
今天，机器人大体上存在于工业环境中，并且经过精心编码以完成狭窄的任务。
这使得他们无法适应现实世界的不可预测性。
“这就是为什么GoogleResearch和EverydayRobots携手合作，将最好的语言模型与机器人学习相结合，”GoogleResearch机器人技术负责人VincentVanhoucke说。
新的学习模式使机器人能够理解我们的交流方式，促进更自然的互动。
“PaLM可以帮助机器人系统处理更复杂、开放式的提示，并以合理和明智的方式做出回应，”Vanhoucke补充道。
当系统与PaLM集成时，与功能较弱的基线模型相比，研究人员发现规划成功率或将可行方法映射到任务的能力提高了14%。
“我们还看到执行成功率或成功执行任务的能力提高了13%。这是基准方法所犯计划错误数量的一半，”Vanhoucke说。
最大的改进是规划长期任务，即涉及八个或更多步骤的任务，提高了26%。
“通过PaLM，我们看到语言领域出现了新功能，例如通过思维提示链进行推理。这使我们能够看到并改进模型解释任务的方式，”谷歌说。
目前，这些机器人在公司微型厨房中为谷歌员工抓取零食方面做得越来越好。