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原標(biāo)題：ICML’24研討會杰出論文獎！清華AIR&商湯研究院提出全新的具身多模態(tài)表征預(yù)訓(xùn)練方法 | 講座預(yù)告
關(guān)鍵字：智能,視覺,語言,模型,表征
文章來源：智猩猩GenAI
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近年來，以谷歌RT系列為代表的視覺-語言-控制模型（VLCM，Vision-Language-Control Model）受到廣泛關(guān)注。VLCM 智能體可以通過視覺理解環(huán)境，并執(zhí)行人類語言所描述的任意任務(wù)，展現(xiàn)出了極強的 zero-shot 泛化能力。
相較于語言模型（LM），只考慮單一語言模態(tài)，視覺-語言模型（VLM）需要考慮視覺和語言兩個模態(tài)，而視覺-語言-控制模型（VLCM）則需要考慮視覺、語言和控制三個模態(tài)，在訓(xùn)練需要海量的示教數(shù)據(jù)。因此，數(shù)據(jù)的缺乏也是具身智能、機器人學(xué)習(xí)面臨的最嚴(yán)重問題之一。
為了解決數(shù)據(jù)稀缺的問題，一個通用的解決方案是表征預(yù)訓(xùn)練。然而，訓(xùn)練這樣的表征是非常困難的，因為對于機器人的決策而言，一個高度抽象的語言指令所描述的是一種動態(tài)的變化過程。所以，傳統(tǒng)多模態(tài)表征預(yù)訓(xùn)練需要考慮的是語言和單幀圖片的對齊，而具身智能中的多模態(tài)表征預(yù)訓(xùn)練需要解決語言和視頻軌跡的對齊。
針對當(dāng)前問題，清華大學(xué)AIR與商湯研究院等提出一種decision-centric的多模態(tài)表征預(yù)訓(xùn)練方法DecisionNCE，清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）四年級博士生李健雄為論文一作。與Deci

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