

ROCKET 1
簡介 :
ROCKET-1是一個視覺-語言模型(VLMs),專門針對開放世界環境中的具身決策制定而設計。該模型通過視覺-時間上下文提示協議,將VLMs與策略模型之間的通信連接起來,利用來自過去和當前觀察的對象分割來指導策略-環境交互。ROCKET-1通過這種方式,能夠解鎖VLMs的視覺-語言推理能力,使其能夠解決複雜的創造性任務,尤其是在空間理解方面。ROCKET-1在Minecraft中的實驗表明,該方法使代理能夠完成以前無法實現的任務,突出了視覺-時間上下文提示在具身決策制定中的有效性。
需求人群 :
目標受眾為人工智能研究者、遊戲開發者和多模態學習模型的開發者。ROCKET-1適合他們,因為它提供了一個先進的框架來研究和開發能夠在複雜環境中進行具身決策的智能體,尤其是在需要空間理解和創造性任務解決能力的場景中。
使用場景
在Minecraft中,代理通過ROCKET-1成功地在特定位置放置了橡木門。
代理使用ROCKET-1在不觸碰羊的情況下獵殺牛。
代理利用ROCKET-1在Minecraft中挖掘翡翠和煤礦。
產品特色
• 視覺-時間上下文提示:利用過去和當前觀察的對象分割來指導策略-環境交互。
• 因果變換器:處理交互類型、觀察和對象分割,以預測動作。
• 即時對象跟蹤:由SAM-2提供,增強模型的交互能力。
• 與高級推理器集成:GPT-4o模型和Molmo模型協同工作,將複雜任務分解為步驟。
• 零樣本泛化能力評估:Minecraft交互基準測試設計用於評估模型的泛化能力。
• 多樣化任務解決:在Minecraft中完成多種複雜和創造性的任務。
• 交互類型多樣性:支持Minecraft中的六種交互類型,共計12個任務。
使用教程
1. 訪問ROCKET-1的GitHub頁面以獲取代碼和文檔。
2. 閱讀並理解ROCKET-1的工作原理和視覺-時間上下文提示協議。
3. 根據文檔指南設置開發環境,並安裝必要的依賴。
4. 運行ROCKET-1模型,並在Minecraft環境中進行測試。
5. 使用Gradio平臺與ROCKET-1進行交互,體驗其決策制定能力。
6. 根據需要調整模型參數,優化模型性能。
7. 探索ROCKET-1在其他開放世界環境中的潛在應用。
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