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波士顿动力x TRI联手！使用大型行为模型（LBM）训练Atlas！目标“AI通才机器人”
波士顿动力与丰田研究院合作开发大型行为模型(LBM)，为Atlas人形机器人构建端到端语言调节策略。这项技术使机器人能够完成复杂的长远操控任务，包括精确移动、重心转移、避障等功能，目标是打造能够胜任多项任务的AI通才机器人，推动人形机器人在现实环境中的应用。
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Atlas 机器人更新
波士顿动力为Atlas人形机器人开发了全新大型行为模型(LBMs)，这是一种端到端、语言指令驱动的策略模型。该模型使Atlas能完成需要长远规划的复杂操作任务，充分利用人形机器人的独特优势，如精准行走、弯腰下蹲、转移重心等能力。通过扩散型Transformer架构，模型能将多种输入信息转化为控制机器人动作的指令。
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