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麻省理工借鑒GPT等訓練機器人 創(chuàng)新架構提升學習效率

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2024-11-04 14:10:00  環(huán)球網科技

11月4日,，麻省理工學院展示了一種全新的機器人訓練模型。該模型不再依賴于標準數(shù)據集,，而是模仿大型語言模型的大規(guī)模信息處理方式,，為機器人學習新技能提供了新的途徑。

在傳統(tǒng)模仿學習中,，機器人通過跟隨執(zhí)行任務的人類或其他代理進行學習,。然而，這種方法在面對照明變化,、不同環(huán)境或新障礙等小挑戰(zhàn)時,，常常因數(shù)據不足而難以適應。為了解決這個問題,，麻省理工學院的研究團隊借鑒了GPT-4等大型語言模型的數(shù)據處理方法,，探索了一種新的解決方案,。

新論文的主要作者王立睿指出，在語言領域,，數(shù)據以句子的形式存在,，但在機器人領域，數(shù)據具有高度的異質性,。如果想以類似語言模型的方式進行預訓練,，就需要構建一種全新的架構。

為此,，研究團隊引入了異構預訓練變壓器（HPT）這一創(chuàng)新架構,。HPT能夠整合來自不同傳感器和環(huán)境的多樣信息，并利用變壓器技術將這些數(shù)據匯總到訓練模型中,。值得注意的是,，變壓器的規(guī)模越大，其輸出效果也越好,。

使用該模型時,，用戶只需輸入機器人的設計、配置以及期望完成的任務,，系統(tǒng)便能根據這些信息為機器人提供所需的技能,。這一創(chuàng)新不僅提高了機器人學習的效率和靈活性，也為實現(xiàn)更廣泛,、更復雜的機器人應用奠定了堅實基礎,。

卡內基梅隆大學副教授戴維·赫爾德評價這項研究時表示，他們的夢想是擁有一個通用的機器人大腦,，用戶可以直接下載并使用它,，而無需進行任何額外訓練。雖然目前還處于這一愿景的早期階段,，但研究人員將持續(xù)努力,，希望借助規(guī)模化的優(yōu)勢,，在機器人策略方面取得像大型語言模型那樣的突破性進展。

(責任編輯：張小花 TT1000)
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