0:000:00
<figure><img src="https://image.xyzcdn.net/Flo18nNUSP7OUNlTf8UgCdHxio6O.jpg"/></figure><p>今天的嘉宾是<strong>Google DeepMind机器人团队的高级研究科学家兼技术负责人谭捷</strong>，他的研究方向是将基础模型和深度强化学习方法应用于机器人领域。</p><p>中美在机器人领域一直存在两种叙事：市场普遍认为，中国在硬件上发展更快，美国在机器人大脑设计上更领先。</p><p><strong>本期节目中，谭捷将带我们一窥硅谷视角，尤其是Google DeepMind视角下的机器人前沿叙事。</strong></p><p>前不久，他们刚发布了新工作 “Gemini Robotics 1.5 brings AI agents into the physical world”（Gemini Robotics 1.5将AI Agents带入物理世界），我们也聊了聊他们的最新发现。</p><p>由于嘉宾工作环境的原因，会出现一定程度的中英夹杂，还大家多多包容和支持。</p><figure><img src="https://image.xyzcdn.net/Fm2F9n8vMm_n-xafqMi98xs3T3K8.png"/></figure><figure><img src="https://image.xyzcdn.net/Fou2bKSBSkt--i4_WxqqBjg8IpW0.png"/></figure><figure><img src="https://image.xyzcdn.net/FvV-R5FBydYHGZAMyXAV1K1A9iJT.png"/></figure><blockquote><strong>02:00 机器人是在真实世界里做图形学，图形学是在simulation里做机器人</strong></blockquote><p>嘉宾小传：小时候喜欢打游戏，读博士读的计算机图形学</p><p>从图形学转型机器人的变轨</p><p>我在Google的第一篇论文《Sim-to-Real: Learning Agile Locomotion For Quadruped Robots》（从仿真到现实：学习四足机器人敏捷运动），开创了强化学习和seem t...