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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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
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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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作者微信:AI_era
作者简介:智能+中国主平台,致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展,关注人机融合、人工智能和机器人革命对人类社会与文明进化的影响,领航中国新智能时代。

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