Google DeepMind prezentuje Gemini Robotics 2
Google DeepMind prezentuje Gemini Robotics 2
Google DeepMind wprowadził model Gemini Robotics 2, umożliwiający pełną kontrolę nad ciałem humanoida. Nowa generacja wyróżnia się zaawansowanymi funkcjami i wszechstronnością w dziedzinie robotyki.
Google DeepMind prezentuje Gemini Robotics 2
Od premiery wersji 1.5 minął niemal rok – to dość długa przerwa jak na dzisiejsze standardy rozwoju technologii. Sprawdźmy, co udało się osiągnąć firmie Google w tym czasie.
Najważniejszym aspektem jest model VLA (Vision-Language-Action), który teraz kontroluje całe ciało humanoida – od palców u stóp po opuszki palców – a nie tylko górną część tułowia. Dłonie posiadają zdolności motoryczne precyzyjne z 22 stopniami swobody. Nie można jeszcze powiedzieć, że robot jest superzwinny (wskaźnik sukcesu w zadaniach wielopalczastych wynosi około 30–40%), ale stanowi to wyraźny postęp.
Na modelu VLA działa również orkiestrator Gemini Robotics ER 2. Jest to osobny model generatywny, działający tutaj jako VLM (Visual Language Model). Jeśli VLA generuje gotowe komendy motoryczne, to ER operuje na wyższym poziomie abstrakcji: prowadzi rozumowanie, dzieli zadania na podzadania, rozpoznaje obiekty i ich współrzędne oraz wykonuje inne „inteligentne” czynności.
Ten model został również znacząco ulepszony i posiada kluczową funkcję koordynacji pracy kilku różnych typów robotów w celu realizacji jednego zadania. Ponadto ER może teraz interweniować w działaniach VLA na każdym etapie wykonywania zadania, co jest krytyczne dla mechanizmów samokorekty.
Kolejnym modelem wprowadzonym w tej generacji jest Gemini Robotics On-Device 2 – lekki VLA do lokalnego wnioskowania.
Główną cechą odróżniającą Gemini Robotics jest jego wszechstronność. Modele są trenowane na heterogenicznych danych multi-embodiment, co pozwala im działać na różnych typach robotów bez konieczności tuningu. Wersja GR2 On-Device przenosi tę właściwość na poziom praktyczny: można wziąć ten model i w ciągu kilku godzin oraz przy około 200 demonstracjach sprawić, by dobrze działał na dowolnym nowym ciele robota (z niestandardowymi czujnikami, stopniami swobody czy kinematyką).
Dodatkowo, w interesującym zwrocie akcji, Google stworzył pierwszy benchmark oceniający bezpieczeństwo robotów, nazwany ASIMOV-Agentic. Firma naturalnie ogłosiła swój model jako „najbezpieczniejszy na świecie” zgodnie z wynikami tego testu.
Dlaczego to ważne
AnalizaTa wiadomość jest istotna, ponieważ demonstruje znaczący postęp w rozwoju robotyki i sztucznej inteligencji. Nowe możliwości Gemini Robotics 2 mogą mieć głęboki wpływ na różne sektory, w tym przemysł i codzienne życie.
Dyskutuj w społeczności
Dziel się swoimi pytaniami i spostrzeżeniami z programistami
Powiązane w ekosystemie
Praktyczne poradniki, kluczowa terminologia i skille agentów
Gemini Flash & Pro (Google Gemini)
Rodzina multimodalnych modeli od Google DeepMind, łącząca rekordowe okno kontekstowe (do 2 mln tokenów), ekstremalną szybkość generacji (ponad 150 tokenów/s) oraz natywne przetwarzanie wideo i audio.
Google AI Studio: darmowe klucze API Gemini
Oficjalne środowisko testowe Google: jak uzyskać darmowy klucz API Gemini bez karty płatniczej, skonfigurować prompty systemowe oraz limity kontekstu do 2 mln tokenów.
AI Radar: GPT-6.1 Terra, Gemini 4 Carbon, Mistral Large 4 i zmiany cen OpenAI oraz Anthropic
Przegląd najnowszych wiadomości AI: nowe modele LLM, zmiany subskrypcji OpenAI i Anthropic, modele świata, generatory wideo oraz szczegóły korporacyjne.
NotebookLM: Maksymalna produktywność
Szczegółowy przewodnik po ulubionym narzędziu z ekosystemu Google. Jak zbierać wysokiej jakości źródła, wykorzystywać Telegram do badań oraz uzyskiwać najlepsze wyniki.