DeepMind 宣布了三项新进展，其中之一聚焦于训练数据收集系统，提出了一份名为“机器人宪法”的框架，旨在确保 AI 机器人不会伤害人类。
谷歌的 AuTorT 数据收集系统能够同时借助视觉语言模型（VLM）与大型语言模型（LLM），以理解周遭环境、适应陌生场景，并据此决定合适的任务。
这份新草拟的“机器人宪法”受到艾萨克·阿西莫夫的三大定律启发，强调安全优先，要求 LLM 避免涉及人类、动物、尖锐物体乃至电器的任务。
为提升安全性，DeepMind 指出系统对机器人的关节进行了编程限制，当所承受的力超过设定阈值时会自动停止运作，此外还设有专门的物理紧急停止开关。
谷歌披露，在过去七个月里，AuTorT 机器人群由 53 台机器人组成，分布在四座办公大楼，并完成了超过 77,000 次试验。
部分机器人由人类操作员进行远程控制，其余则按脚本执行或完全自主运行，运行时借助谷歌的机器人变形器 RT-2 的人工智能学习模型。
试用阶段的机器人以实用性为目标，配备摄像头、机械臂与移动底座等基础硬件。系统依托 VLM 理解环境与视野中的物体，随后 LLM 会提出机器人可执行的创造性任务清单，并担任决策者，选择合适的任务。
DeepMind 的另一项新技术是 SARA-RT，这是一种神经网络架构，能够在准确性和速度方面超过现有的 Robotic Transformer RT-2。
此外，谷歌还宣布了 RT-TRajecTory，新增了二维轮廓信息，帮助机器人更好地完成如擦桌等具体物理任务。
