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谷歌具身智能新研究:比RT-2优秀的RT-H来了
  • 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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