GR-3如何理解抽象指令？家务自动化新突破

你是否曾希望家里的机器人不仅能听懂“收拾桌子”这种简单命令，还能理解“先把左边那个红色的杯子洗了”这类充满细节的指令？字节跳动Seed团队发布的GR-3通用机器人模型，正是针对这一痛点而来的突破性技术。

什么是抽象指令理解？

抽象指令理解指的是机器人能解读包含复杂关系、隐含条件或模糊描述的指令。例如“把*重的箱子搬到门口”，需要机器人结合视觉识别、重量判断和空间规划能力。传统机器人通常只能处理固定格式命令，而GR-3通过多模态融合架构（视觉-语言-动作一体化）实现了对人类自然语言的深度解析。

GR-3的三大技术支撑

1. 1.多模态模型结构

   GR-3采用Mixture-of-Transformers（MoT）架构，将视觉、语言与动作生成整合为40亿参数的端到端模型。当摄像头捕捉到场景图像时，模型能实时关联语言指令中的抽象词汇（如“左边”“*大”），并生成对应动作流程。

2. 2.三合一数据训练法

   • 遥操作数据：提供基础动作库（如抓取、放置）；

   • 人类VR轨迹数据：通过VR设备采集人类动作（效率达450条/小时），低成本学习精细操作；

   • 公开图文数据：从海量网络数据中学习物体关联性与抽象概念。

     这种混合数据策略让GR-3仅需10条新物体操作数据即可将***从60%提升至80%以上。

3. 3.动态指令跟随机制

   通过RMSNorm技术增强模型对指令变化的实时响应能力。例如当用户说“不对，先收拾杯子而不是盘子”时，GR-3能快速调整动作序列而不需重新初始化任务。

实际应用：从家庭到工业场景

在测试中，GR-3展现了远超传统模型的泛化能力：

• 家庭场景：面对“收拾餐桌”指令，自动分解为“打包剩菜→收纳餐具→倒垃圾”的连贯步骤，平均完成度超95%；

• 柔性物体操作：即使训练数据中仅有长袖衣物，GR-3对短袖衣物的挂取任务***仍达86.7%；

• 工业场景：在超市货架整理任务中，准确理解“将过期食品优先下架”等复杂指令。

未来展望：从执行到自主决策

字节团队计划引入强化学习（RL），让机器人在实际操作中通过试错学习应对突发情况（如物体滑落时的快速抓取调整）。这将进一步减少对人类示范数据的依赖，向真正的通用机器人“大脑”迈进。

**见解：GR-3的核心创新并非单纯参数规模扩大，而是通过数据多样性与模型架构的协同设计，将抽象语言转化为动作的“翻译效率”提升了数倍。这或许意味着，未来机器人不再需要海量定制化数据，只需像人类一样“见多识广”即可快速适应新环境。