摘要：

字节跳动研究团队于近日发布其第二代机器人大模型GR-2（Generative Robot2.0）。这款模型的独特之处在于它模拟了人类的成长学习模式，专注于掌握复杂的任务，从而展现出优秀的泛化能力和多任务处理能力。

正文：

字节跳动研究团队在人工智能领域再度发力，成功推出GR-2（Generative Robot2.0），该模型在机器人领域的应用创新性地融入了“成长学习”理念，旨在模仿人类的学习路径，高效地掌握复杂任务。GR-2模型不仅继承了AI领域的常规特性，如预训练与微调流程，还展现了其独特的学习机制。

在预训练阶段，GR-2通过“观看”海量数据，积累了广泛的知识。团队精心挑选了3800万个互联网视频，涵盖家庭、户外、办公等多样化场景，共计500亿个tokens，这为模型后续在不同机器人任务和环境中的泛化应用奠定了坚实的基础。

微调阶段，GR-2进一步优化了视频生成和动作预测能力，显著增强了其多任务学习能力。经过超过100项任务的测试，GR-2在平均成功率方面达到了97.7%，表现出了卓越的适应性和高效性。

值得一提的是，GR-2在面对新奇、前所未见的场景时，同样展现出了强大的泛化能力。无论是新的背景、环境、物体还是任务，GR-2均能迅速适应，展现出其独特的优势。

结语：

字节跳动的这次技术创新，不仅推动了机器人领域的发展，也为未来的智能交互提供了更多可能性。随着技术的不断演进，我们期待GR-2在未来能够带来更加丰富和创新的应用场景。相关详细信息请访问以下链接获取。

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