Google DeepMind采用全面的方法来解决研究中的安全问题，从低级电机控制到高级语义理解。他们还发布了一个新数据集，用于评估和改进具身AI和机器人技术中的语义安全。他们开发了一个框架，可以自动生成数据驱动的章程——直接用自然语言表达的规则——来指导机器人的行为。

【Google DeepMind与Apptronik合作 在谷歌公司大模型Gemini 2.0的基础上打造下一代人形机器人】财联社3月13日电，Google DeepMind与Apptronik合作，在谷歌公司大模型Gemini ...

但在过去两年生成式 AI 热潮中，AI 爬虫表现得尤其不守规矩。 OpenAI 在 2023 年 8 月宣布其网络爬虫将遵守 robots.txt 文件，这是网站提供的一组指令，用于告诉爬虫它们是否受欢迎。其他 AI 提供商也作出了类似承诺。

图片来源：GoogleGoogle DeepMind，谷歌的人工智能研究实验室，于3月12日宣布推出名为 Gemini Robotics 的新 AI 模型，旨在使现实世界的机器能够与物体互动、导航环境等。DeepMind ...

TMTPOST -- in his keynote at the annual GTC conference on Tuesday, Nvidia Corporation CEO Jensen Huang unveiled details on ...

Google DeepMind 日前发表全新模型 Gemini Robotics，将其大型语言模型（LLM）与机器人技术结合，为机器人带来前所未有的灵活性、自然语言指令操作能力，以及跨任务的能力。 DeepMind机器人部门主管Kanishka ...

Google DeepMind作为全球领先的人工智能研究机构，凭借其强大的技术积累和创新能力，为机器人的智能升级提供了坚实的基础。而作为一家专注于人形机器人的公司，Apptronik在硬件和软件的整合方面有着丰富的经验。这次联手无疑是两者之间优势互补的典范，将AI的智慧与机器人的灵活性结合，推动智能化的不断前行。

然而最后的结果却令人大跌眼镜，实验表明，AI 搜索经常无法检索到正确的文章。它们在所有查询中提供了超过 60%的错误答案。并且不同平台的错误率还有所不同，Perplexity 的错误率为 37%，而 Grok 3 的错误率则高得多，达到了 ...

Gemini Robotics-ER可以与机器人原有的安全控制器进行交互，判断潜在动作的安全性，并生成合适的响应. 此外，谷歌还发布了一个新的数据集ASIMOV，以评估和提升具身AI和机器人的语义安全性。他们还与内外部专家、政策制定者以及责任与安全委员会紧密合作，确保Gemini Robotics的发展符合伦理和安全标准。

据介绍，Magma使用大规模异构视觉语言（VL）数据集预训练，包含3900多万条样本，覆盖图像、视频以及机器人动作轨迹等多种形式，并采用ConvNeXt-XXL作为视觉骨干网络和Llama-3-8B作为语言模型。

谷歌DeepMind称，这个新模型在构建有用机器人的三个关键领域取得了进展：通用性、交互性和灵活性。除了能够对新场景进行泛化之外，Gemini Robotics在与人及其周围环境的交互方面表现更佳。它还能够执行更精确的物理任务，比如折叠一张纸或者拧开瓶盖。