「通用大腦」來了！MIT何愷明用大模型思維玩出機器人預訓練新花樣

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原標題：「通用大腦」來了！MIT何愷明用大模型思維玩出機器人預訓練新花樣
關鍵字：數據,機器人,任務,模型,本體
文章來源：AI科技評論
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內容摘要：

大模型的預訓練方法也適用機器人，復雜數據無需“量身定做”，也能完美對接。作者丨劉潔
編輯丨岑峰
在機器人領域，一場關于“通用智能”的探索正如火如荼地展開。
MIT 的何愷明和 Lirui Wang 等人最近成功在“通用數據”上取得了進展，讓機器人離擁有“通用大腦”的目標又近了一步。
機器人數據的異質性問題一直是機器人訓練的大難題。
以往，訓練機器人需要為每種任務、每種環境，甚至每臺機器人的不同硬件量身采集數據。
舉個例子，假設需要為一個家庭服務機器人進行訓練，團隊通常要為不同任務和環境單獨收集數據，如廚房中的搬運、清潔任務，或臥室內的物品分類。
數據必須特定、精準，這讓數據采集量變得龐大而復雜，相當于不同的電子設備需要各自的“充電接口”，換個場景就得換一套數據格式。
這種方式導致數據難以通用，訓練中存在大量重復勞動。明明數據總量看著比以前多得多，但實際訓練時可用的數據量并沒有實現大幅增長。
想要實現真正的通用機器人，就意味著必須收集盡可能全面的數據集。但這樣一來，收集和整理數據的成本會極高，據估算可能高達數百萬美元，且整個流程耗時數月，效率低下。
為了應對這一問題，研究團隊紛紛嘗試新方

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