托尼·金
6月16日，2025年09:34
NVIDIA引入了GR00T-DREAMS蓝图，利用合成轨迹数据来推进人形机器人的学习，从而适应了人类输入最少的新环境。
Nvidia揭示了其创新的GR00T-DREAMS蓝图，这是一种通过合成轨迹数据增强机器人学习的开创性方法。根据NVIDIA的说法，这种蓝图使类人形机器人能够获得新技能并以最少的人为干预来适应新颖的环境，从而解决了机器人开发中的主要瓶颈。
gr00t-dreams蓝图
NVIDIA的ISAAC平台的一部分，GR00T-DREAMS BLUEPRINT利用世界基础模型（WFM）和生成AI来从最小输入（例如单个图像和语言提示）中生成广泛的合成轨迹数据。这种方法大大减少了对大规模手动演示的需求，使其成为在复杂任务（例如组装和检查）中训练机器人的可扩展解决方案。
管道和过程
蓝图采用独特的“真实”数据工作流程，其中真实的机器人数据用于创建合成轨迹。然后将这些轨迹用于训练物理机器人，从而减少了对人类示范的依赖。该过程涉及多个步骤，包括与人类演示的培训，生成“梦想” – 介绍任务方案，推理和过滤这些方案，最后将它们转化为可行的数据进行机器人培训。
高级功能
GR00T-DREAMS在机器人学习中解锁了高级功能，使机器人可以从语言指令中学习新的行为，并跨越各种环境和任务。这包括在看不见的环境和各种机器人类型中执行的能力，从类人动物到操纵器。蓝图还支持复杂的任务，增强培训数据，以完成接触量丰富的任务，例如操纵可变形对象或使用工具。
对GR00T N1.5开发的影响
使用GR00T-DREAMS蓝图，NVIDIA在短短36小时内开发了GR00T N1.5模型，这一过程通常需要几个月的传统数据收集方法。 GR00T N1.5模型代表了世界上第一个针对人形机器人推理和技能的开放基础模型的更新，为新的对象和环境提供了改进的语言理解和概括。
生态系统采用
GR00T N模型的早期采用者，包括Aeirobot和Foxlink等公司，都利用这些进步来增强工业机器人在理解自然语言和提高运营效率方面的能力。这种伙伴关系突出了NVIDIA在现实情况下的蓝图的实际应用和好处。
有关NVIDIA的GR00T-DREAMS蓝图的更多详细信息，请访问NVIDIA博客。
图像来源：Shutterstock
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