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Quan Vuong

Quan Vuong 是机器人学习研究者,机器人基础模型公司 Physical Intelligence 的联合创始人之一。他此前在 GoogleGoogleGoogle是一家美国科技公司,由Larry Page与Sergey Brin创办,1998年注册成立,2015年成为Alphabet旗下企业。其业务涵盖互联网搜索、广告、软件平台、云计算及人工智能。点击查看完整词条 从事机器人研究,参与 RT-1、RT-2 等机器人 Transformer 模型的研发,并与 Pannag Sanketi 署名发布跨机器人数据集 Open X-Embodiment。

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词条资料

早年:本科时期的研究与竞赛

Vuong 自述,本科期间他跟随 Keith Ross 研究强化学习,跟随 Godfried Toussaint 研究计算几何,还做过合成生物学和谱聚类方面的研究;他参与的二维二值图案复杂度论文发表于2015年 IAPR 机器视觉应用国际会议。他的团队开发了一款智能驾驶辅助应用,赢得阿联酋全国大学生创新竞赛,获得价值25万美元的奖金。他还接受过辩论训练,并担任学生会副主席。⁠[1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1]

UCSD 博士研究与实习

他在加州大学圣迭戈分校攻读博士,导师为 Henrik I. Christensen 和 Hao Su,研究领域为深度强化学习、计算机视觉和机器人学。博士期间,他先后在 MicrosoftMicrosoftMicrosoft(微软)是由 Bill Gates 和 Paul Allen 于1975年创办、总部位于美国华盛顿州雷德蒙德的科技公司,业务涵盖 Windows、Microsoft 365、Azure、企业软件、人工智能、游戏和设备。点击查看完整词条 Research(2019年)、Google Research(2020年)和 Google Brain 的机器人团队(2021年)做研究实习。⁠[1][1][1][1][1]

RT-1

论文《RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale》提交 arXiv,Vuong 是作者之一。⁠[2][2][2]

RT-2

他是 RT-2 论文的作者之一。这项研究把在互联网规模数据上训练的视觉语言模型直接用于端到端的机器人控制,以提高泛化能力并产生涌现的语义推理能力。⁠[3][3][3][3]

Open X-Embodiment 与 RT-X

Vuong 与 Pannag Sanketi 在 Google DeepMindGoogle DeepMindGoogle DeepMind 是 Google 旗下的人工智能研究机构,2023年4月由2014年被 Google 收购的 DeepMind 与 Google Research 的 Brain 团队合并而成,由 Demis Hassabis 任首席执行官。它开发了 AlphaGo、AlphaFold 和 Gemini 系列模型,Hassabis 与 John Jumper 因 AlphaFold 的蛋白质结构预测工作获得2024年诺贝尔化学奖。点击查看完整词条 撰文发布 Open X-Embodiment:团队与33个学术实验室合作,汇集22种不同机器人的数据建立数据集,并发布在该数据集上训练、由 RT-1 衍生的 RT-1-X 模型,展示技能可以在多种机器人之间迁移。RT-1-X 在五个研究实验室、五种常用机器人上测试,平均成功率比各自原有方法提高50%。相关论文于同月13日提交 arXiv。⁠[4][4][4][4][5][5]

联合创办 Physical Intelligence

Vuong 与 Karol Hausman、Adnan Esmail、Chelsea Finn、Lachy Groom、Brian Ichter、Sergey Levine 共同创办 Physical Intelligence。公司总部位于旧金山,目标是开发能控制任何机器人完成任何任务的模型;Redpoint 于2024年参投其 A 轮融资。⁠[6][6][6][7]

π0

Physical Intelligence 发布首个通用机器人策略 π0,把大规模多任务、多机器人数据采集与新的网络架构相结合,Vuong 是作者之一。⁠[8][9][7]

在 Runway AI Summit 谈通用机器人

关联机构、网站与公开账号

Physical Intelligence:官网:https://www.pi.website/(在新窗口打开)。⁠[6]

来源

  1. Quan Vuong(在新窗口打开)
  2. [2212.06817] RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale(在新窗口打开)
  3. [2307.15818] RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control(在新窗口打开)
  4. Scaling up learning across many different robot types(在新窗口打开)
  5. [2310.08864] Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models(在新窗口打开)
  6. Physical Intelligence(在新窗口打开)
  7. Physical Intelligence (π)(在新窗口打开)
  8. Our First Generalist Policy(在新窗口打开)
  9. [2410.24164] π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control(在新窗口打开)
  10. Runway AI Summit — San Francisco 2026(在新窗口打开)