哥大与普林斯顿发布EmbodiedRSI机器人自进化框架
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哥大与普林斯顿发布EmbodiedRSI机器人自进化框架
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AI 综述
哥伦比亚大学与普林斯顿大学的研究团队发布 EmbodiedRSI 框架，让机器人在底层模型冻结的情况下自主决定下一步探索什么，并把实体交互中的试错结果转化为可复用的代码与操作技能。 据该研究称，在 RoboCasa365 的未见组合任务上，成功率从最佳基线的 40.1% 提升至 71.3%；零样本迁移到真机的成功率从 46.0% 提升至 71.3%。在相同 50 次交互预算下，相比随机探索，成功率从 27.1% 提升至 72.9%。上述数字均为研究方报告的结果。
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最新进展11月4日 14:20
哥伦比亚与普林斯顿大学 EmbodiedRSI：把机器人试错转化为可复用技能报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- 智源社区哥伦比亚与普林斯顿大学 EmbodiedRSI：把机器人试错转化为可复用技能
哥伦比亚大学与普林斯顿大学的 EmbodiedRSI 框架让机器人自主决定下一步探索什么，把实体交互的试错结果转化为可复用的代码与操作技能。在冻结底层机器人模型的情况下，RoboCasa365 未见组合任务成功率从最佳基线的 40.1% 提升至 71.3%，零样本迁移到真机成功率从 46.0% 提升至 71.3%。相同 50 次交互预算下，相比随机探索成功率从 27.1% 提升至 72.9%。
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