LeCun新作：分层世界模型，数据驱动的人型机器人控制

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原标题：LeCun新作：分层世界模型，数据驱动的人型机器人控制
关键字：模型,智能,任务,机器人,视觉
文章来源：新智元
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新智元报道编辑：alan
【新智元导读】在复杂的物理世界中，人型机器人的全身控制一直是个难题，现有的强化学习做出的效果有时会比较抽象。近日，LeCun参与的一项工作给出了基于数据驱动的全新解决方案。有了大模型作为智能上的加持，人型机器人已然成为新的风口。
科幻电影中「安能辨我不是人」的机器人似乎已经越来越近了。
不过，要想像人类一样思考和行动，对于机器人，特别是人型机器人来说，仍是个艰巨的工程问题。
就拿简单的学走路来说，利用强化学习来训练可能会演变成下面这样：
道理上没什么问题（遵循奖励机制），上楼梯的目标也达到了，除了过程比较抽象，跟大部分人类的行为模式可能不太一样。
机器人之所以很难像人一样「自然」行动，原因在于观察和行动空间的高维性质，以及双足动物形态固有的不稳定性。
对此，LeCun参与的一项工作给出了基于数据驱动的全新解决方案。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.18418
项目介绍：https://nicklashansen.com/rlpuppeteer
先看疗效：
对比右边的效果，新的方法训练出了更接近于人类的行为，虽然有点「丧尸」的意

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