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谷歌具身智能新研究：比RT-2优秀的RT-H来了

user3534

2024-03-09 18:36:04

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语言动作不是简单的固定原语，而是根据当前任务和场景的具体情况通过指令和视觉观察来学习的。比如，「手臂向前伸」并没具体说明移动的速度或方向，这取决于具体任务和观察情况。学习到的语言动作的上下文依赖性和灵活性为我们提供了新的能力:当策略未能百分百成功时，允许人们对语言动作进行修正（见图1中橙色区域）。进一步地，机器人甚至可以从这些人类的修正中学习。例如，在执行「拿起可乐罐」的任务时，如果机器人提前关闭了夹爪，我们可以指导它「保持手臂前伸的姿势更久一些」，这种在特定场景下的微调不仅易于人类指导，也更易于机器人学习。

（来源：站长之家）

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