RFM-1：首个机器人大模型

2024年3月，对于通用机器人领域来说，确实是一个值得纪念的月份。在这个月里，Covariant公司推出了RFM-1，这是一款基于真实任务数据训练的机器人基础模型，被认为是最接近解决真实世界任务的机器人大模型。这一事件，以及随后Pi公司的成立和Figure 01 demo的发布，都在科技界引起了广泛的关注和讨论。

Covariant的RFM-1模型是一个基于Transformer架构的大模型，拥有80亿参数，能够处理文本、图片、视频、机器人动作和传感器信息等多种模态的数据。RFM-1的推出，标志着AI在物理世界探索方面迈出了重要一步，它不仅构建了机器人理解人类物理环境的世界模型，还具备了基于多模态与物理世界互动的能力。

RFM-1的推出被Tech Crunch称为“ChatGPT for robots”，这一比喻强调了RFM-1在机器人领域的潜在影响力。Covariant的创始人之一，陈曦（Peter Chen），在专访中解释了RFM-1的由来、模型结构、以及它如何作为一个世界模型进行工作。他强调，RFM-1是一个真正意义上的世界模型，它能够在不同的硬件、任务和场景中适配，这是其成功的关键。

陈曦还提到了RFM-1的“any to any”特性，这意味着模型能够适应各种输入模态和输出模态，从而实现多样化的应用。这种灵活性是RFM-1强大的原因之一，它允许模型学习世界模型，理解物理世界，并基于这个理解做出更好的机器人动作。

在谈到机器人大模型的竞争时，陈曦表示，虽然市场上有多家公司在这一领域竞争，但Covariant在多场景和多硬件的适配能力上拥有明显的优势。他还提到了RFM-1的数据收集策略，强调了在真实世界中收集数据的重要性，以及Covariant在这方面的丰富经验。

最后，陈曦对机器人领域的未来进行了展望，认为现在是投身于机器人应用开发和基础设施建设的好时机。他预测，随着机器人大模型的成熟，这个领域的发展速度将会加快，硬件技术的成熟也将促进更多的产品推出和公关活动，从而提高公众对机器人的接受度。

总的来说，2024年3月的这些事件标志着机器人技术的一个重要转折点，预示着AI在物理世界中的应用将更加广泛和深入。随着RFM-1等模型的推出，我们可以期待在不久的将来，机器人将在各种真实世界任务中发挥更大的作用。

相关链接：
https://covariant.ai/insights/introducing-rfm-1-giving-robots-human-like-reasoning-capabilities/
https://covariant.ai/insights/rfm-1-a-world-model-that-understands-physics/
https://techcrunch.com/2024/03/11/covariant-is-building-chatgpt-for-robots/