LeCun新作：分層世界模型，數據驅動的人型機器人控制

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原標題：LeCun新作：分層世界模型，數據驅動的人型機器人控制
關鍵字：模型,智能,任務,機器人,視覺
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：alan
【新智元導讀】在復雜的物理世界中，人型機器人的全身控制一直是個難題，現有的強化學習做出的效果有時會比較抽象。近日，LeCun參與的一項工作給出了基于數據驅動的全新解決方案。有了大模型作為智能上的加持，人型機器人已然成為新的風口。
科幻電影中「安能辨我不是人」的機器人似乎已經越來越近了。
不過，要想像人類一樣思考和行動，對于機器人，特別是人型機器人來說，仍是個艱巨的工程問題。
就拿簡單的學走路來說，利用強化學習來訓練可能會演變成下面這樣：
道理上沒什么問題（遵循獎勵機制），上樓梯的目標也達到了，除了過程比較抽象，跟大部分人類的行為模式可能不太一樣。
機器人之所以很難像人一樣「自然」行動，原因在于觀察和行動空間的高維性質，以及雙足動物形態固有的不穩定性。
對此，LeCun參與的一項工作給出了基于數據驅動的全新解決方案。
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.18418
項目介紹：https://nicklashansen.com/rlpuppeteer
先看療效：
對比右邊的效果，新的方法訓練出了更接近于人類的行為，雖然有點「喪尸」的意

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