本周，在麻省理工学院的盛大展示中，研究人员揭示了一种令人振奋的新型机器人训练模型，旨在破解模仿学习在面对小挑战时的困境。研究表明，当机器人在不同的照明、环境变化或新障碍面前时，传统的模仿学习往往会无能为力，因为它们没有足够的数据来灵活应对这一切。
为了攻克这一难题，团队引入了异构预训练变压器（HPT）这一突破性架构。该架构独特地将来自各种传感器以及不同环境的信息融合在一起，随后借助强大的变压器将这些数据整合进训练模型。令人惊叹的是，变压器的规模越大，输出的效果也越优异。用户只需输入机器人设计、配置及期望的工作任务，便可利用这一新模型高效地训练出具备灵活应对能力的机器人。
研究团队表示，这一方法将推动机器人策略的重大突破，恰如大型语言模型所带来的变革。值得一提的是，这项研究得到了丰田研究院的部分资金支持，去年，该院在TechCrunch Disrupt上首次展示了一种迅速训练机器人的方法，并且最近与波士顿动力达成了具有里程碑意义的合作，旨在结合其机器人学习研究与先进硬件。
卡内基梅隆大学副教授戴维·赫尔德对此充满热情，他表示：“我们的梦想是拥有一个通用的机器人大脑，让你可以随时下载并使用，而无需经过繁琐的训练。”虽然目前依然处于探索阶段，但他们坚信规模化将带来机器人策略的质变，正如大型语言模型所展现的那样。
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