利用大模型训练自己的机器人可以参考以下内容：
关于机器人学的一点说明：AI研究员开始相信，视觉是实现最佳现实世界/物理性能所必需的全部。举一个例子，特斯拉完全放弃了所有传感器，全力投入到自动驾驶汽车的视觉技术上。重点是，在互联网上所有的图像和视频数据上训练一个与人类大脑大小相当的AI模型，显然将足以处理复杂的机器人学任务。常识推理被隐藏在视频数据中，就像它隐藏在文本数据中一样（而专注于文本的GPT-4在常识推理上表现得惊人的好）。Google最近的一个例子，展示了机器人学能力是如何从大型视觉/语言模型中学习的。（在语言和视觉训练的基础上，只需要最少的机器人学数据，视觉和文本任务的知识就可以转移到机器人学任务上。OpenAI正在“互联网上的所有数据”上训练他们的100万亿参数模型，这无疑将包括机器人学数据）。Palm-E是一个约5000亿参数的模型——当你在互联网上所有可用数据的基础上训练一个100万亿参数的模型时，机器人学性能会发生什么变化？（关于Google的Palm-E模型的更多信息将在下一页介绍）。另一项机器人学发展——这次来自特斯拉（2023年5月16日）。他们训练了他们的机器人“Optimus”去抓取物体——而且“没有进行特定任务的编程”。一切都是通过人类示范学习的。“这意味着我们现在可以快速扩展到许多任务。”再次强调：如果人类示范是先进机器人学性能所需的一切，那么一个在互联网上所有视频上训练的100万亿参数模型肯定能够实现惊人的机器人学性能...左边的图片展示了1万亿参数的GPT-4在图像识别方面的能力。其回应已经比许多人类所能想出的更加清晰和写得更好。那么，当你在互联网上所有可用数据的基础上训练一个比GPT-4大100倍、与人类大脑大小相当的模型时，会发生什么呢？
为了方便之前已经玩过，没有免费服务器可用，又想参赛的小伙伴。因此制作了此教程，此教程可以把COW项目部署在你自己的电脑上使用。注意：程序将在你的电脑本地运行，假如你关掉了窗口，那么进程也就结束。所以，如果你想让AI持续使用，就必须保持窗口打开和运行，也就是电脑不能关。以下教程以windows10系统为例/mac系统步骤也是一样，只是打开命令符的命令些许不同，遇到问题问大模型就好了[heading2]一、注册大模型[content]百炼首页：https://bailian.console.aliyun.com/需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。那么如何去获取key呢视频教程，拿到key之后，进行下一步骤。[模型调用教程.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/AFi1bZzkSoWGQnxqYMhcGxWwnMf?allow_redirect=1)
我们需要进行部署的有三大部分1、本地部署大语言模型2、本地部署FastGPT+OneAPI3、本地部署HOOK项目或COW[heading1]一、部署大语言模型[content]一、下载并安装Ollama1、点击进入，根据你的电脑系统，下载Ollama：https://ollama.com/download2、下载完成后，双击打开，点击“Install”3、安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成http://127.0.0.1:11434/二、下载qwen2:0.5b模型（0.5b是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型）1、如果你是windows电脑，点击win+R输入cmd，点击回车如果你是Mac电脑，按下Command（⌘）+Space键打开Spotlight搜索。输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。2、复制以下命令行，粘贴进入，点击回车：3、回车后，会开始自动下载，等待完成（这里下载久了，可能会发现卡着不动，不知道下载了多少了。鼠标点击一下窗口，键盘点空格，就会刷新了）4、下载完成后你会发现，大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。