據美國麻省理工學院官網近日報道，該機構研究人員為了培訓更進步的多用途機械人，開闢出一種專業：採用一種稱為擴散模子的生成式人工智能（AI），可將差異領域、差異格式的多個數據源整合起來，用于多種任務。
假設你想培訓一個機械人，讓它了解如何採用工具，然后快速學會用錘子、扳運彩 術語手和螺絲刀來維修你的屋子。為此，你需要大批數據來演示工具的採用。
現有的機械人數據集在格式上不同很大。例如，有些包含有彩色圖像，而另一些則由觸覺印記組成。數據也可在差異的領域蒐集，如模擬或人工演示。每個數據集都可能涵蓋一個獨特的任務和環境。
在一個機械吸取模子中，很難有效地將眾多來歷的數據整合運彩討論在一起，因此很多模子僅採用一種類型的數據來培訓機械人。可是，以這種方式培訓的機械人運彩投注時間，在某些特定任務方面的數據相對較少，通常無法在不認識的環境中執行新任務。
研究人員此次變更謀略，培訓了一個獨自的擴散模子，讓它吸取採用一個特定數據集來完工一項任務。然后，他們將擴散模子的吸取謀略組合成一個通用謀略，使機械人能在各種建置中執行多項任務。
在模擬和真實世界的實驗中，這種培訓想法使機械人能採用多種工具，并安適培訓時期沒有學過的新任務。與基線專業比擬，這種謀略組合將任務功能提高了20%。
研究人員表示，辦理機械人數據會合的異質性就像一個先有雞還是先有蛋的疑問。假如想採用大批數據來培訓通用機械人，首要需要可配置的機械人來獲取所有這些數據。利用所有可用的異質數據，雷同于研究人員對ChatGPT所做的工作，是機械人領域發展的主要一環。
據美國麻省理工學院官網近日報道，該機構研究人員為了培訓更進步的多用途機械人，開闢出一種專業：採用一種稱為擴散模子的生成式人工智能（AI），可將差異領域、差異格式的多個數據源整合起來，用于多種任務。
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