在麻省理工学院（MIT）本周的展示中，研究人员推出了一种令人惊叹的机器人训练模型，标志着这一领域的重大突破。与以往专注于特定数据集的训练方法不同，这一新模型借鉴了大型语言模型（LLMs）的成功，采用了海量信息进行训练。主要作者Lirui Wang指出，传统的模仿学习在面临小的挑战时可能会失效，例如不同的光照条件或新出现的障碍物。这种情况下，机器人往往缺乏足够的数据来适应变化，从而导致任务失败。
为了克服这一难题，研究团队引入了一种创新的架构——异构预训练变换器（HPT），该架构可以整合来自不同传感器和环境的数据，确保机器人能够在各种情况下表现出色。变换器越大，其输出结果就越令人满意。用户只需输入机器人的设计、配置以及所需完成的任务，即可享受智能化的体验。
卡内基梅隆大学副教授David Held提到，他们的梦想是创造一个通用的机器人大脑，用户无需进行任何训练即可下载使用。他们希望通过扩大规模，实现类似大型语言模型那样的突破。
这项研究得到了丰田研究所的资助，丰田近期还在TechCrunch Disrupt上展示了一种一夜之间训练机器人的方法，并与波士顿动力达成了重要合作，将机器人学习与顶尖硬件结合，为未来的机器人技术发展铺平道路。
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