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AI创造营 英伟达发布通用机器人模型RVT-2，训练效率提升6倍
随着AI技术的飞速发展，在工业和家庭领域中构建能够精确操作且仅需少量任务演示的通用实体机器人成为可能。例如，在工业制造中，人们希望实体机器人能够通过几次演示就学会高精度任务，如拧螺丝、搬货物等。

之前的PerAct、RVT等通用模型，在训练方面有一定的优势但还是有不少局限性。PerAct采用多任务模型，通过预测下一关键帧姿态来进行3D操作，但它使用的基于体素的场景表示限制了其扩展性。RVT虽然解决了PerAct的一些功能缺陷，但在处理需要高精度的任务时仍存在困难。

所以，英伟达的研究人员在RVT基础之上研发出了第二代，训练效率比第一代快6倍，推理效率快2倍，仅10次示范学习就能执行各种高精度任务。